Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками
Обґрунтовано необхідність побудови моделі з бінарною залежною змінною для оцінювання і прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб – потенційних позичальників банку – з метою зниження рівня кредитного ризику. Виконано оцінювання параметрів logit-моделі методом максимальної правдоподібності з ви...
Збережено в:
| Дата: | 2013 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут економіки промисловості НАН України
2013
|
| Назва видання: | Економіка промисловості |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/51382 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками / Л.Л. Слепнева, В.Б. Кривоберец // Економіка пром-сті. — 2013. — № 1-2 (61-62). — С. 303-312. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-51382 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-513822013-11-28T03:06:08Z Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками Слепнева, Л.Л. Кривоберец, В.Б. Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості Обґрунтовано необхідність побудови моделі з бінарною залежною змінною для оцінювання і прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб – потенційних позичальників банку – з метою зниження рівня кредитного ризику. Виконано оцінювання параметрів logit-моделі методом максимальної правдоподібності з використанням пакета Statistica. Запропоновано процедури оцінювання якості моделі. Ключові слова: кредитний ризик, Data-Mining, кредитоспроможність, логiт-модель. Обоснована необходимость построения модели с бинарной зависимой переменной для оценивания и прогнозирования кредитоспособности физических лиц – потенциальных заемщиков банка – с целью снижения уровня кредитного риска. Выполнено оценивание параметров logit-модели методом максимального правдоподобия с использованием пакета Statistica. Предложены процедуры оценивания качества модели. Ключевые слова: кредитный риск, Data-Mining, кредитоспособность, логит-модель. Credit activity determines the effectiveness of the functioning of the bank, as a significant part of the bank income comes from lending operations. This lending is always associated with risk. NPLs could lead to the bankruptcy of the bank and this may lead to the bankruptcy of its related companies. Therefore, the problem of effective management of credit risk is a necessary part of the strategy and tactics of survival and growth for every commercial bank. The purpose of this work is to show the usage of advanced mathematical methods and IT-technologies as to assess the creditworthiness of individuals - potential borrowers. The article proves the necessity of building a model with a binary dependent variable to estimate and predict creditworthiness of potential borrowers in order to reduce the level of credit risk. The research was performed in accordance with the materials of the retail lending of a bank and the logistic model of creditworthiness diagnostics of a potential clientwas built on this basis. In this model the dependent variable is a binary variable reflecting the status of the client. The dependent variable will be zero if the loan is problematic, and otherwise will be equal to 1. The value that ranges from 0 to 1 would indicate the probability of loan default or other problems concerning the recovery of a debt. The parameter estimation was made with the help of logit-models that uses maximum likelihood method. In this research theStatistica software was used – the package for data analysis, data management, statistics, data mining, and data visualization procedures. The procedures of estimating the quality of the model were also proposed. With the help of the model it is possible to determine the percentage of trustworthy borrowers and the percentage of unscrupulous borrowers. Keywords: credit risk, data mining, creditworthiness, logit. 2013 Article Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками / Л.Л. Слепнева, В.Б. Кривоберец // Економіка пром-сті. — 2013. — № 1-2 (61-62). — С. 303-312. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. 1562-109Х http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/51382 336.77:004.67:330.43 ru Економіка промисловості Інститут економіки промисловості НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості |
| spellingShingle |
Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості Слепнева, Л.Л. Кривоберец, В.Б. Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками Економіка промисловості |
| description |
Обґрунтовано необхідність побудови моделі з бінарною залежною змінною для оцінювання і прогнозування кредитоспроможності фізичних осіб – потенційних позичальників банку – з метою зниження рівня кредитного ризику. Виконано оцінювання параметрів logit-моделі методом максимальної правдоподібності з використанням пакета Statistica. Запропоновано процедури оцінювання якості моделі.
Ключові слова: кредитний ризик, Data-Mining, кредитоспроможність, логiт-модель. |
| format |
Article |
| author |
Слепнева, Л.Л. Кривоберец, В.Б. |
| author_facet |
Слепнева, Л.Л. Кривоберец, В.Б. |
| author_sort |
Слепнева, Л.Л. |
| title |
Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками |
| title_short |
Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками |
| title_full |
Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками |
| title_fullStr |
Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками |
| title_full_unstemmed |
Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками |
| title_sort |
использование инструментария data mining в управлении кредитными рисками |
| publisher |
Інститут економіки промисловості НАН України |
| publishDate |
2013 |
| topic_facet |
Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/51382 |
| citation_txt |
Использование инструментария Data Mining в управлении кредитными рисками / Л.Л. Слепнева, В.Б. Кривоберец // Економіка пром-сті. — 2013. — № 1-2 (61-62). — С. 303-312. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. |
| series |
Економіка промисловості |
| work_keys_str_mv |
AT slepnevall ispolʹzovanieinstrumentariâdataminingvupravleniikreditnymiriskami AT krivoberecvb ispolʹzovanieinstrumentariâdataminingvupravleniikreditnymiriskami |
| first_indexed |
2023-10-18T18:16:19Z |
| last_indexed |
2023-10-18T18:16:19Z |
| _version_ |
1796143763908722688 |