Оценка кредитного риска с использованием метода опорных векторов

Тема разработки метода оценки кредитоспособности малых и средних предприятий(МСП) становится все более актуальной в последние годы. Эффективное и качественное проведение оценки кредитоспособности малых и средних предприятий является ключевым фактором в обеспечении финансирования данного сектора. Что, в свою очередь, ведет к расширению МСП сегмента и имеет существенное воздействие на экономический рост страны. Данная работа посвящена оценки кредитного риска МСП с использованием метода опорных векторов (SVM). В ходе работы было построено три модели: SVM, логистическая регрессия и комбинация двух этих подходов. Исследование показало, что наиболее эффективной оказалась модель, которая на первом этапе отбирает значимые показатели методом логистической регрессии, а на втором этапе использует эти показатели в SVM-классификаторе. Данная модель способна наиболее качественно и эффективно классифицировать компании малого и среднего бизнеса России. Кроме того, были подобраны наиболее оптимальные гиперпараметры для SVM. Исследование подтвердило, что ядерная функция RBF превосходит полиномиальное и линейное ядра по оптимальности и качеству классификации.