Построение скоринговых моделей с использованием методов машинного обучения

2019/2020

Статус: Дисциплина общефакультетского пула

Кто читает: Департамент программной инженерии

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1, 2 модуль

Язык: русский

Кредиты: 2

Контактные часы: 44

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Факультатив описывает как современные драматические изменения на рынке информации поспособствовали изменению подходов и методов в финансовом анализе. Какие инструменты используют современные аналитики и чем эти методы отличаются от классических. Особое внимание в курсе уделено особенностям использования данных из различных стран и агрегации их в единое информационное пространство. Основной темой факультатива являются скоринговые модели, как инструмент принятия финансовых решений и машинное обучение, как инструмент создания скориновых моделей. Курс предполагает первоначальное ознакомление слушателей с элементарными основами экономики и финансов, математики и информационных технологий.

Цель освоения дисциплины

В результате освоения учебной дисциплины студенты и слушатели должны овладеть следующими образовательными результатами: способность использовать современные методы и соответствующие информационные технологии для постановки и решения задач в области финтеха, способность выводить на рынок услуги, основанные на обработке данных, способность оценивать эффективность финансовых решений на основе современных моделей и компьютерных программ, знать виду современных скоринговых систем, методы их построения и источники данных, способность применять методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения к решению прикладных задач, связанных с оказанием финансовых услуг, умение проектировать модели бизнеса, основанные на интеллектуальных IT-сервисах

Планируемые результаты обучения

Знать основные типы скорингов рейтингов и т.д. общие черты и различия между ними.
Уметь формулировать, правильно трактовать определения понятий, терминов и категорий, используемых при разработке скоринговых моделей.
Знать какие проблемы решают скоринговые модели.
Уметь оперативно распознавать проблемы и находить скоринговую модель, нужную для ее решения.
Демонстрировать способность решения проектно-экономических задач в профессиональной деятельности.
Знать различия между индексами должной осмотрительности, финансового риса и комплексным кредитным скорингом.
Уметь формировать скоринговую линейку для решения конкретной задачи субъекта экономической деятельности.
Знать основные инструменты машинного обучения
Уметь решать задачи построения моделей машинного обучения с использованием современного программного обеспечения.
Знать основные подходы к построению скорингов на основе современных финансовых концепций, таких как методы остаточного дохода, исковая нагрузка, индексы платежной дисциплины и т.д.
Уметь рассчитывать поправки к скоринговым моделям в зависимости от целей их построения, рассчитывать кредитные лимиты, корректировать вероятности наступления различных событий.
Владеть методами анализа Big Date, использует для решения профессиональных задач на микро-, мезо- и макроуровнях, в том числе на уровне финансового рынка.
Знать основные методы организации скоринговой работы в крупной компании или маркетплейсе.
Уметь организовывать комплексный скоринг контрагентов, включая мониторинг дилерской сети и потенциальных клиентов, разрабатывать рекомендательные системы и вычислять функциональную стоимость сложных активов.
Демонстрировать освоение инструментов Финтеха.