Модель прийняття комплексного скорингового рішення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМойсеєнкова, Д. А.
dc.contributor.authorЖуковська, О. А.
dc.date.accessioned2015-12-05T09:43:03Z
dc.date.available2015-12-05T09:43:03Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractenThe relevance of designing, implementing and using scoring systems for credit risk management today is not in doubt. These systems use the characteristics of the client who wants to get a loan, and assesses risk by predicting manners repayment by the borrower. The basis of such systems are usually based on the model of decision making that is based on one of the approaches bayyesivskyy, multiple regression, discriminant analysis, genetic algorithms, classification tree, logistic regression, neural networks, and others. Each approach has its advantages and disadvantages. This article provides an analysis of the existing algorithms scoring systems. The method ROC-analysis, by which is possible to determine the most efficient model of the decision to grant or denial of credit. It is noted that at present, the final decision is made by an expert. However, the same conditions different people make different decisions, because of personal factors that influence the decision making process. Therefore, the paper proposes to assess the borrower based on multiple models and in case of conflicting decisions of each model, to make the final decision based on the constructed model of collective decision.uk
dc.description.abstractruАктуальность создания, внедрения и использования скоринговых систем для управления кредитными рисками сегодня не вызывает сомнения. Такие системы используют характеристики клиента, который желает получить кредит, и оценивает риск путем предвидения манеры погашения долга заемщиком. В основу таких систем обычно положена модель принятия решения, которая построена на основе одного из подходов: байесовский, множественная регрессия, дискриминантный анализ, генетические алгоритмы, дерева классификации, логистической регрессии, нейронные сети и другие. У каждого из подходов есть свои преимущества и недостатки. В статье проведен анализ существующих алгоритмов построения скоринговых систем. Приведен метод ROC-анализа, благодаря которому можно определить наиболее эффективную модель принятия решения о предоставлении или отказе кредита. Отмечается, что в настоящее время, окончательное решение принимается экспертом. Однако, при одних и тех же условиях разные люди принимают различные решения, что объясняется личностными факторами, влияющими на процесс принятия управленческих решений. Поэтому в статье предложено оценивать заемщика на основе нескольких моделей и в случае противоположных решений каждой модели, окончательное решение принимать основываясь на построенной модели принятия коллективного решения.uk
dc.description.abstractukАктуальність створення, впровадження та використання скорингових систем для управління кредитними ризиками сьогодні не викликає сумніву. Такі системи використовують характеристики клієнта, який бажає отримати кредит, і оцінює ризик шляхом передбачення манери погашення боргу позичальником. В основу таких систем зазвичай покладена модель прийняття рішення, яка побудована на основі одного з підходів: байєсівский, множинна регресія, дискримінантний аналіз, генетичні алгоритми, дерева класифікації, логістичної регресії, нейронні мережі та інші. У кожного з підходів є свої переваги та недоліки. У статті проведено аналіз існуючих алгоритмів побудови скорингових систем. Наведено метод ROC-аналізу, завдяки якому можливо визначити найбільш ефективну модель прийняття рішення про надання чи відмові кредиту. Зазначається, що на даний час, остаточне рішення приймається експертом. Однак, за одних і тих же умов різні люди приймають різні рішення, що пояснюється особистісними факторами, що впливають на процес прийняття управлінських рішень. Тому у статті запропоновано оцінювати позичальника на основі декількох моделей та у випадку протилежних рішень кожної моделі, остаточне рішення приймати ґрунтуючись на побудованій моделі прийняття колективного рішення.uk
dc.format.pagerangeС. 495-502uk
dc.identifier.citationМойсеєнкова Д. А. Модель прийняття комплексного скорингового рішення / Мойсеєнкова Д. А., Жуковська О. А. // Економічний вісник НТУУ «КПІ» : збірник наукових праць. – 2015. – Вип. 12. – С. 495–502. – Бібліогр.: 5 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/14191
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ "КПІ"uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameЕкономічний вісник НТУУ «КПІ»: збірник наукових працьuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectскорингuk
dc.subjectскорингова модельuk
dc.subjectрізновиди скорингових моделейuk
dc.subjectмодель прийняття комплексного рішенняuk
dc.subjectscoringen
dc.subjectscoring modelen
dc.subjectvariety of scoring modelsen
dc.subjectmodel of collective decisionen
dc.subjectскоринговая модельru
dc.subjectразновидности скоринговых моделейru
dc.subjectмодель принятия комплексного решенияru
dc.subject.udc330.115uk
dc.titleМодель прийняття комплексного скорингового рішенняuk
dc.title.alternativeModel of integrated decision of scoring makinguk
dc.title.alternativeМодель принятия комплексного скорингового решенияuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
72.pdf
Розмір:
756.61 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Економічний вісник НТУУ «КПІ»: збірник наукових праць, № 12