Контрольная работа: Розробка формалізованої схеми оцінки кредитних ризиків
Отже, задача полягає в побудові моделі класифікації потенційних позичальників. Рішення задачі також повинне мати велику вірогідність класифікації, можливістю адаптації до будь-яких умов, простотою використання моделі.
Було з'ясовано які з факторів впливають на кредитоспроможність людини.
На думку експертів, по цих факторах можна врахувати сумарний ризик. Тим самим повинне досягатися і віднесення потенційного позичальника до здатного або не здатного повернути кредит.
Формалізований алгоритм роботи і впровадження скорингової системи в комерційному банку має такий вигляд:
1. На першому етапі оператор повинний внести анкету позичальника в базу даних.
2. Далі на наступному етапі експертна скорингова модель оцінки ризиків повинна видати рішення.
3. Далі для зниження навантаження на кредитний відділ і автоматизації прийняття рішень уводиться коефіцієнт довіри Kd – деякий числовий параметр, що характеризує ступінь довіри до скоринг-модели. Анкети, що задовольняють цьому критерієві, не попадають на розгляд у кредитний відділ.
Алгоритм обробки анкет представлений на рисунку 1:
Рисунок 1 - Схема роботи скорингової системи
Де Кd - коефіцієнт довіри, КО – кредитний відділ, СБ – служба безпеки банку.
Проведемо аналіз впливу вхідної інформації і факторів впливу на вихідну інформацію системи.
Для цього необхідно провести аналіз залежності факторів один від одного. Усі фактори можна узагальнити в групи по розділах анкети, заповнюваної позичальниками:
Таблиця 1 - Фактори, що впливають на кредитоспроможність
| Категорія | Фактори категорії |
| Базова персональна інформація | Стать, вік, освіта… |
| Інформація про сімейний стан | Сімейний стан, кількість дітей… |
| Реєстраційна інформація | Прописка, термін проживання по даній адресі… |
| Інформація про зайнятість | Спеціальність, сфера діяльності підприємства… |
| Інформація про фінансове становище | Зарплата, інші нарахування й утримання |
| Інформація з забезпеченості | Майно, цінні папери… |
| Інформація про кредитну історію | Кількість минулих кредитів, поточні зобов'язання… |
При побудові моделі оцінки кредитоспроможності величезну допомогу експертові зробить різноманітна аналітична звітність.Тому що позичальники будуть розділені на 2 класи, тобто «добрим» кредитом варто вважати той, котрий позичальник повернув у термін і в повному обсязі, відповідно «поганий» – зворотна ситуація.
Для оцінки кредитоспроможності потенційних позичальників необхідно побудувати "кредитний портрет" для кожного позичальника.
Ця модель є унікальною розробкою, що враховує як кращі досягнення світового досвіду оцінки позичальників, так і, головне, специфіку українських умов.
Кредитний портрет позичальника формується на підставі об'єктивних чисельних оцінок статистичної інформації й анкетних даних позичальника.
Кредитний портрет потенційного позичальника являє собою криву на площині, по одній осі якої відкладена передбачувана сума кредиту з урахуванням відсотків, а по іншій осі - передбачуваний термін його погашення (час).
Рисунок 2 - Кредитний портрет позичальника
Крива, що характеризує кредитний портрет позичальника, розділяє площина рисунка на дві області – над кривою і під кривою. Область над кривою відповідає «неакцептованим» кредитам, область під кривою – «акцептованим».
Наприклад, на термін t0 розглянутий позичальник може бути кредитований на будь-яку суму, що не перевищує S0 (точки B і C, але не точка A).
Максимальна сума кредиту, на яку може претендувати позичальник – Smax (точка D), і ця сума може бути видана тільки на час t* .
Система скоринга, побудована на підставі аналізу кредитного портрета позичальника, дозволяє в явному виді врахувати час, що істотно підвищує точність оцінки кредитоспроможності фізичних осіб при довгостроковому і середньостроковому кредитуванні.
Для наочності покажемо зв'язок вхідних і вихідних факторів експертної системи на рисунку
Рисунок 3 – Інформаційний граф
Таблиця 2 – Опис позначень інформаційного графа
| Види зв'язків | Пояснення |
 | логічна – зв'язок між параметрами носить умовний характер і не може бути оцінена математично через слабкий вплив |
 | інформаційна – зв'язок між параметрами може бути оцінений, однак у розроблюваній системі не визначається, а задається на основі апріорної інформації |
 | функціональна – функціональна залежність існує і враховується в системі при її розробці |