Мировая практика определения финансовых показателей кредитоспособности заемщиков при построении кредитных скорингов

Скоринг позволяет отличать «хороших» клиентов от «плохих», позволяя банку наращивать активы. Благодаря такой классификации банку удается избежать выдачи кредитов тем клиентам, кто не выплатит весь размер займа с процентами и объявит о дефолте. Широкое распространение скоринговые методики получили благодаря использованию кредитных карт, когда банкам пришлось ускорять темпы проверки клиентов. Скоринг основывается на определении качества заемщика с помощью косвенных показателей, характеризующих его платежеспособность. В рамках работы были изучены многие аспекты скоринга, причины его возникновения, этапы развития, отмечены достоинства и недостатки использования таких моделей. Были изучены различные техники построения скоринговых моделей, в частности две такие методики использованы для самостоятельного построения модели кредитного скоринга. Отдельно был рассмотрен вопрос о проверке качества данных, требований по их качественному и статистическому содержанию. Были изучены методы, с помощью которых можно исправлять и улучшать качество данных. В работе рассмотрены методы проверки качества моделей кредитного скоринга, в частности ROC- кривая использовалась для оценки результативности логистической модели и дерева решений. Отдельно были рассмотрены методы скоринговой оценки для розничных клиентов и корпоративных заемщиков. В частности были выведены критерии для определения выбора финансовых показателей компаний, модели для анализа скоринговых карт, методы, используемые на рынке на данный момент. В заключительной части была построена модель логистической регрессии и модель дерева решений, которые показали разные результаты: logit – модель оказалась более качественной. В качестве дальнейших разработок можно применить эти методики к корпоративным заемщикам, оценивать значимость показателей с помощью метода WOE и Invormation Value, тем самым проводить группирование данных для более качественной модели.