Данная статья посвящена описанию модели бинарного выбора и обоснованию ее выбора для построения скоринговой модели в банках. Из множества моделей, которые способны определить влияние факторов на одну переменную, здесь рассматривалась именно логистическая регрессия. Именно она является традиционным статистическим инструментом для расчета коэффициентов скоринговой карты, а ROC-анализ обеспечивает управление рисками в зависимости от кредитной политики и стратегии организации. Логистическая регрессия предназначена для обширного спектра функций, в том числе анализа связи между определенным количеством независимых переменных и зависимой переменной. Данная логистическая регрессия является бинарной, что обозначает то, что зависимая переменная может принимать только два значения. Иными словами логистическая регрессия помогает оценить вероятность того, что некое событие наступит или не наступит для конкретного случая, в нашем варианте это возврат кредита или же дефолт. По данным результатам можно построить зависимость между поведением клиента и его платежеспособностью, и в последующем применять данную модель в банках при выдаче займа.
2015
Тлеппаев А.М., Бушмелев И.В.