1. Библиотека
  2. Каталог тем
  3. Финансы
  4. Кредитование

Φ- и Ψ-преобразования, повышающие дискриминирующую силу немонотонных переменных скоринговой модели

В статье предложен новый метод непрерывной трансформации переменных
скоринговой модели (Φ- и Ψ-преобразования), который является альтернативой различным методам биннинга. Автор обосновывает расчет параметров
трансформации и приводит примеры. Опыт разработки скоринговых моделей
с внедрением Φ- и Ψ-преобразований для «лечения» немонотонных переменных показывает, что для пересмотренных моделей наблюдается ощутимый прирост дискриминирующей силы на уровне 5–10% совокупного индекса Джини.

Страниц: 13
Рейтинг:

Помазанов М.В.

УФР — 2022, №2

Классификация залоговых рисков с позиции залогодержателя

В статье представлена классификация залоговых рисков с позиции залогодержателя (58 факторов). Выделенные автором категории рисков иерархически упорядочены по уровню важности. Данный подход позволил сформировать полноценный классификатор типизированных залоговых рисков, который может стать основой для разработки подходов и методов по управлению залоговыми рисками в банковском секторе России (чек-листов, карт рисков).

Страниц: 17
Рейтинг:

Тищенко А.А.

УФР — 2021, №3

ROC-анализ и калибровка скоринговых моделей на основе метрик точности второго порядка

В статье представлены новые метрики точности скоринговых моделей второго порядка, которые показывают целевое предпочтение скоринга: диагностировать «хорошие» объекты (заемщиков) или выделять «плохие» при неизменной прогнозной силе, определяемой общепринятой метрикой первого порядка — индексом Джини.

Страниц: 22
Рейтинг:

Помазанов М.В.

УФР — 2021, №2

Виды обеспечительной стратегии в кредитно-обеспечительной политике банковского сектора России

В статье рассматривается формирование и применение классификатора видов обеспечительной стратегии на основе данных залогового портфеля. Автор анализирует динамику уровня обеспеченности ссуд как отдельных субъектов банковского сектора, так и банковского сектора России в целом. Классификатор может стать основой для разработки рекомендаций по повышению гибкости кредитно-обеспечительной политики и создать возможность для сравнения банковского сектора России с аналогичными секторами других стран.

Страниц: 17
Рейтинг:

Тищенко А.А.

УФР — 2020, №2

Декомпозиция матриц миграций: факторы влияния

Цикл работ автора посвящен моделированию розничных кредитных портфелей в условиях быстро меняющихся условий, вызванных изменениями в процессах, макроэкономическими шоками, досрочным погашением, реструктуризацией и т.д. В целях глубокого исследования внешних воздействий на кредитные портфели автором были введены понятия матричной декомпозиции и факторов внешнего влияния. В настоящей работе описано, что же такое факторы влияния и как с их помощью изучать поведение кредитных портфелей.

Страниц: 9
Рейтинг:

Бабиков В.Г.

УУиФ — 2019, №3

Практичный метод оценки непредвиденных потерь кредитного портфеля, аллокации экономического капитала с учетом концентраций и остаточного риска (часть 2)

В настоящей работе предлагае тся практичный метод расчета непредвиденных потерь кредитного портфеля (что эквивалентно требованию к экономическому капиталу) для применения во внутренних процедурах оценки достаточности капитала (ВПОДК), а также ранжировки требований к капиталу по единицам риска. Методология опирается на общепризнанные в банковской практике методы оценки экономического капитала в рамках подхода, основанного на внутренних рейтингах, а также на специально гибридизованный метод CreditRisk+.

Страниц: 17
Рейтинг:

Помазанов М.В.

УФР — 2019, №3

Практичный метод оценки непредвиденных потерь кредитного портфеля, аллокации экономического капитала с учетом концентраций и остаточного риска (часть 1)

В настоящей работе предлагается практичный метод расчета непредвиденных потерь кредитного портфеля (что эквивалентно требованию к экономическому капиталу) для применения во внутренних процедурах оценки достаточности капитала (ВПОДК), а также ранжировки требований к капиталу по единицам риска. Методология опирается на общепризнанные в банковской практике методы оценки экономического капитала в рамках подхода, основанного на внутренних рейтингах, а также на специально гибридизованный метод CreditRisk+.

Страниц: 17
Рейтинг:

Помазанов М.В.

УФР — 2019, №2

Геоплатформа в банке: от ипотеки до инвестиционных проектов

Статья посвящена применению алгоритмов машинного обучения с использованием географической информации для решения актуальных проблем банка. Многообразие и разнородность учитываемых при этом факторов существенно усложняют задачу установления причинно-следственных связей и прогнозирования результатов. Применение методов машинного обучения позволяет находить явные и скрытые зависимости между входными и выходными потоками данных, распределенная архитектура решения делает систему масштабируемой.

Страниц: 13
Рейтинг:

Коновалихин М.Ю., Суржко Д.А., Забалуев Р.Н., Кулик В.В.

УФР — 2018, №4

Факторы, влияющие на вероятность получения p-2-p-кредитования в России

В данной статье рассматриваются факторы, влияющие на вероятность получения займа на российских онлайн-площадках, специализирующихся на взаимном кредитовании. Предметом изучения стали заемщики — частные лица, а  также представители среднего и малого бизнеса. Такой анализ позволяет вы явить значимые особенности каждого сегмента и показывает увеличение рациональности инвестора с ростом суммы займа.

Страниц: 11
Рейтинг:

Безнощенко Т.А.

УУиФ — 2018, №4

Потребительское кредитование в Советском Союзе: уроки истории

В статье на основе значительного статистического материала подробно анализируется потребительское кредитование в Советском Союзе. Авторы обсуждают причины возникновения, развития и формы реализации потребительского кредитования, выдвигают предложение о внесении поправки в Закон №353, нацеленной на защиту интересов заемщика.

Страниц: 9
Рейтинг:

Карпушин Е.С., Гурьянов П.А.

УУиФ — 2018, №3

Кредитование

(текущий раздел)

Межбанковское кредитование

Оценка кредитоспособности