دوبوفيتسكي في.
محلل في بنك روسي كبير
(مدينة موسكو)
إدارة تمويل الشركات
05 (65) 2014

تصف هذه المقالة دراسة حول تطوير نموذج تسجيل النقاط لتقييم الجدارة الائتمانية للمؤسسات التجارية الكبيرة ، مما يجعل من الممكن ، بناءً على قيم المؤشرات الفردية ، الحكم على ملاءة المقترض وتقييم فعاليته. أكثر الكتل ضخامة في تطوير نموذج التسجيل هي اختيار نظام مؤشرات التقييم وتحديد معاملات الوزن لهذه المؤشرات ، والتي سيتم تناولها بالتفصيل في هذه المقالة.

مقدمة

الإقراض هو أحد المجالات الرئيسية للأعمال في القطاع المصرفي. هي القروض التي تشكل أساس الأصول المصرفية ، حيث تزود البنك بإيرادات الفوائد. في الآونة الأخيرة ، كان هناك تطور سريع في بلدنا للقطاع المصرفي ، وخاصة العلاقات الائتمانية بين البنوك والسكان ورجال الأعمال والشركات الكبرى. لا تنطوي القروض على دخل الفوائد فحسب ، بل تشمل أيضًا مخاطر الائتمان المرتبطة بإفلاس المقترض وخسارة القرض. يعد تقييم مخاطر الائتمان مجالًا رئيسيًا للتحليل عند اتخاذ قرار بشأن الإقراض لمقترض معين ، وتعتمد رفاهية مؤسسة مالية على ذلك إلى حد كبير.

في الوقت الحاضر ، تستخدم البنوك طرقًا مختلفة للتحليل ، وتقييم مستوى الخسائر المحتملة واحتمال تخلف المقترض عن السداد. بناءً على هذا التحليل ، تم تعيين تصنيف جودة للمقترض - "جيد" أو "متوسط" أو "ضعيف" ، وفقًا للائحة البنك المركزي للاتحاد الروسي رقم 254-p "بشأن إجراء التكوين من قبل مؤسسات الائتمان من الاحتياطيات للخسائر المحتملة على القروض والقروض والديون المعادلة "26 مارس 2004

يعمل البنك المركزي كمنظم رئيسي لنظام الائتمان ويقدم توصيات بشأن تقييم الجدارة الائتمانية للمقترضين. وفقًا لها ، تبني البنوك نماذج التقييم الخاصة بها - حيث يعد تنوعها وإبداع مؤلفيها مذهلين. تتضمن هذه النماذج تقييمًا شاملاً للوضع المالي للمقترض باعتباره المؤشر الرئيسي للملاءة المستقبلية. ومع ذلك ، تهدف جميع النماذج إلى التصنيف الائتماني للمقترض ، والذي يصف مستوى مخاطر الخسارة المالية. وفقًا للتصنيف المقبول عمومًا ، يتوافق المستوى الجيد من الجدارة الائتمانية مع الوضع المالي الجيد للشركة ومخاطر منخفضة للخسائر المحتملة ، متوسطة - إلى متوسط ​​الحالة المالية والمخاطر المتوسطة ، سيئة - إلى احتمال كبير للتخلف عن السداد من قبل مستعير. في حالة جيدة ، على الأرجح ، سيتم اتخاذ قرار إيجابي بشأن إصدار القرض ، وسيتطلب المتوسط ​​بحثًا إضافيًا ، وسيتم رفض المقترض المتعثر.

احتل تقييم مخاطر الائتمان في البنوك دائمًا موقعًا مهمًا. لذلك ، وفقًا لبحث أجراه بيلي وجاتلي ، الأساليب الحاليةتتحسن التقييمات باستمرار ، مع ظهور تقنيات جديدة من وقت لآخر ، مثل التقييم باستخدام الشبكات العصبية ، بسبب ارتفاع الطلب من المقرضين لتحسين وتحسين القدرة التنبؤية للأدوات لتقييم احتمالية تعثر المقترضين المحتملين.

لذا ، فإن تقييم الجدارة الائتمانية هو مهمة أساسية عند إصدار القرض. الغرض من هذا العمل هو إنشاء نموذج التسجيل الخاص بنا لتقييم جودة الائتمان الكيانات القانونية. سيتم تصميمه للمؤسسات الكبيرة بيع بالتجزئةوسيسمح لك باتخاذ قرار سريع بشأن مدى ملاءمة تمويل مختلف المقترضين.

أولاً ، سيتم إجراء تحليل مقارن موجز للنهج الحالية لتقييم الجدارة الائتمانية. على أساسه ، سيتم تقديم الحجج لصالح تطوير نموذج التسجيل ، ثم سيتم تطوير نموذج التسجيل مباشرة باستخدام طرق نظرية مختلفة. تتمثل إحدى المهام الرئيسية في التطوير في تحديد بطاقة الأداء المتوازن مع مراعاة الصناعة المختارة وتحديد عوامل الترجيح لهذه المؤشرات.

بعد ذلك ، سيتم إجراء دراسة إحصائية على أساس عينة من 41 تاجرًا (تم تسجيل 16 منهم افتراضيًا) من أجل مقارنة النتائج حسب أوزان المؤشر مع النتائج التي تم الحصول عليها في البداية. بناءً على نتائج المقارنة ، سيتم تقديم استنتاج حول صحة نموذج التسجيل المترجم. في نهاية هذه المقالة ، سيتم تقديم تقييم لفعالية النموذج المطور ، وسيتم تحديد القدرة التنبؤية للنموذج المطور وسيتم التوصل إلى استنتاج حول قابليته للتطبيق.

طرق مختلفة لتقييم الائتمان

يمكن تمثيل جميع النماذج الحالية لتقييم الجدارة الائتمانية للمقترضين على أنها التصنيف التالي (الشكل 1).

لذلك ، يمكن تنظيم مجموعة متنوعة من الأساليب لتحليل الجدارة الائتمانية من خلال تقسيم جميع الأساليب إلى ثلاث كتل كبيرة:

• نماذج كمية
• نماذج تنبؤية
• نماذج الجودة.

تستخدم النماذج الكمية المؤشرات ذات الصلة وتسمح بتعيين تصنيف معين للمقترض بناءً عليها ، وتستند النماذج التنبؤية إلى الإحصائيات السابقة وتهدف إلى نمذجة المزيد من التطورات والاحتمال الافتراضي للمقترض ، وتستخدم النماذج النوعية نظامًا من المؤشرات النوعية المتنوعة.

لتحديد النهج الأكثر فعالية لتقييم الجدارة الائتمانية ، نقوم بمقارنة طرق التقييم الموصوفة. في الجدول. يوضح الشكل 1 الخصائص المقارنة لنماذج تقييم القرض التي تم النظر فيها سابقًا.

الجدول 1. جدول ملخص لنماذج التصنيف الائتماني

اسم النموذج	مزايا النموذج	عيوب النموذج
طريقة المعامل	يسمح لك بإجراء تقييم شامل للوضع المالي للمقترض	لا تأخذ بعين الاعتبار مؤشرات الجودة وإحصاءات السنوات السابقة. يتطلب النظام غير الآلي تفسيرًا ثابتًا لقيم المؤشرات الفردية
نماذج التصنيف	السماح بأتمتة التقييم بطريقة المعاملات عن طريق حساب المؤشر المتكامل. تختلف في الراحة وسهولة الاستخدام	يأخذون في الاعتبار المؤشرات المالية فقط ، ولا يستخدمون إحصاءات من السنوات السابقة. تتطلب إعادة الهيكلة لأنواع مختلفة من الشركات
نماذج التهديف	تسمح لك بالحصول على تقييم للجدارة الائتمانية بنقطة مكافئة وتخصيص المقترض لواحدة من ثلاث مجموعات. بسيطة وسهلة الاستخدام ، تساعد على تقييم مؤشرات الجودة غير المالية. عند تقييم معاملات الوزن بالطرق الإحصائية ، فإنها تسمح بمراعاة البيانات الخاصة بالقروض التي تم إصدارها بالفعل ، والتي تكون مبررة اقتصاديًا	ليست عالمية ، تتطلب إعادة الهيكلة لأنواع معينة من الشركات. يتطلب كمية كبيرة من البيانات لدراسة معاملات الترجيح
نماذج التدفق النقدي	يسمح لك بتقدير التدفقات النقدية المستقبلية للشركة ومقارنتها مع عبء الديون	لا تأخذ في الاعتبار ظروف السوق ومؤشرات الجودة للشركة المقترضة. قد ينتج عنه نتائج غير متسقة
نماذج التحليل التمييزي	السماح بتحديد احتمالية تعثر الشركة المقترضة بناءً على إحصائيات السنوات السابقة
نماذج الانحدار	أنها تسمح بتحديد احتمالية تعثر الشركة المقترضة بناءً على إحصائيات السنوات السابقة. عند استخدام النموذج على البيانات الصحيحة ، يمكنك الحصول على نتائج بدرجة عالية من اليقين	تجريبية بحتة ، النتائج تعتمد بشكل كبير على عينة التدريب وعند دراسة النموذج على بيانات أخرى ، فإنها غالبًا لا تتوافق مع الواقع. يتطلب كمية كبيرة من البيانات لدراسة معاملات الترجيح
نماذج التحليل النوعي	السماح لقضاء تحليل معقدشركات	عدم وجود طرق رياضية تؤدي إلى تقييم شخصي للمؤشرات الفردية والأخطاء المرتبطة بالعامل البشري. لا تأخذ في الاعتبار إحصاءات السنوات السابقة. لا توجد لوائح واضحة لتقييم الجدارة الائتمانية لمجموعات تحليل الجودة

بناءً على التحليل المقارن أعلاه ، يمكننا أن نستنتج أن نموذج التسجيل هو في الجزء العلوي من التطور الكمي اسم النموذج مزايا النموذج عيوب النموذج

طريقة النسبة تسمح بإجراء تقييم شامل للوضع المالي للمقترض. لا تأخذ بعين الاعتبار مؤشرات الجودة وإحصاءات السنوات السابقة. يتطلب النظام غير الآلي تفسيرًا ثابتًا لقيم المؤشرات الفردية

تسمح نماذج التصنيف بأتمتة التقييم بطريقة المعامل من خلال حساب المؤشر المتكامل. تتميز بالراحة وسهولة الاستخدام ، فهي تأخذ في الاعتبار المؤشرات المالية فقط ، ولا تستخدم إحصاءات السنوات السابقة. تتطلب إعادة الهيكلة لأنواع مختلفة من الشركات

نماذج تسجيل النقاط تسمح بالحصول على تقييم للجدارة الائتمانية بنقطة مكافئة وتخصيص المقترض لإحدى المجموعات الثلاث. بسيطة وسهلة الاستخدام ، تساعد على تقييم مؤشرات الجودة غير المالية. عند تقييم معاملات الوزن بالطرق الإحصائية ، فإنها تسمح بمراعاة البيانات الخاصة بالقروض التي تم إصدارها بالفعل ، وهي مبررة اقتصاديًا وليست عالمية ، وتتطلب إعادة هيكلة لأنواع معينة من الشركات. يتطلب كمية كبيرة من البيانات لدراسة معاملات الترجيح

نماذج التدفق النقدي تسمح بتقدير التدفقات النقدية المستقبلية للشركة ومقارنتها مع عبء الدين. لا تأخذ بعين الاعتبار ظروف السوق ومؤشرات الجودة للشركة المقترضة. قد ينتج عنه نتائج غير متسقة

تسمح نماذج التحليل التمييزي بتحديد احتمالية تعثر الشركة المقترضة على أساس الإحصائيات للسنوات الماضية. الواقع. يتطلب كمية كبيرة من البيانات لدراسة معاملات الترجيح

نماذج تحليل الانحدار تسمح بتحديد احتمالية تعثر الشركة المقترضة بناءً على إحصائيات السنوات السابقة. عند استخدام النموذج على البيانات الصحيحة ، يمكنك الحصول على نتائج بدرجة عالية من الموثوقية.هذه نتائج تجريبية بحتة ، وتعتمد النتائج بشكل كبير على مجموعة التدريب ، وعند دراسة النموذج على بيانات أخرى ، فإنها غالبًا لا تتوافق مع الواقع. يتطلب كمية كبيرة من البيانات لدراسة معاملات الترجيح

تسمح نماذج التحليل النوعي بإجراء تحليل شامل للشركة. غياب الأساليب الرياضية ، مما يؤدي إلى التقييم الذاتي للمؤشرات الفردية والأخطاء المرتبطة بالعامل البشري. لا تأخذ في الاعتبار إحصاءات السنوات السابقة. لا توجد لوائح واضحة لتقييم الجدارة الائتمانية لمجموعات تحليل الجودة كمية مختلفةنقاط. سيتم أيضًا تقسيم قيم المعاملات إلى نطاقات. لكل نطاق (عمود نطاق المعامل في الجدول 2) ، سيتم تعيين نسبة (25٪ ، 50٪ ، 75٪ ، أو 100٪) من معامل الترجيح في الجدول 2. 2. عامل الترجيح في هذه الحالة هو الدرجة القصوى. فيما يلي سنركز على البحث عن معاملات الوزن. وبالتالي ، فإن تقسيم المعاملات إلى نطاقات مشروط (بناءً على اعتبارات منطقية تستند إلى قيم هذه المؤشرات لشركات مختلفة في الصناعة ؛ يتم أخذ الفواصل الزمنية بطريقة تجعل حوالي 60 ٪ من الشركات الرائدة في الصناعة (Magnit ، Dixy) تقع في الفاصل الزمني الثاني بعد الحد الأقصى ، X5 Retail Group ، OK ، L'Etoile) المختارة لتحديد متوسط ​​معاملات السوق والمعايير). خفض عدد النقاط التي يجب أن يتلقاها المؤشر. المعاملات وسيتم تمثيلها من خلال نهجين - تحليلي (طريقة T. Saaty) وإحصائي (دراسة الانحدار) (الحد الأقصى لعدد النقاط في هذه الحالة يتزامن مع معامل الوزن.) الوزن سيتم تحديد المعاملات نفسها في وقت لاحق.

المؤشرات الماليةيتم عرض نموذج التسجيل في الجدول. 2.

الجدول 2. المؤشرات المالية لنموذج التسجيل

مجموعة المؤشر	فِهرِس	نطاق المعامل
السيولة		> 0,75	1
		0,5-0,75	0,75
		0,25-0,5	0,25
		0-0,25	0
الملاءة الماليه		0-1	1
		1-1,5	0,75
		1,5-2	0,5
		2-2,5	0,25
		> 2,5	0
		< 1,5	1
		1,5-2	0,5
		> 2	0
	نسبة تغطية الفائدة ، EBIT / الفائدة	> 1,5	1
		1,3-1,5	0,75
		1-13	0,5
		< 1	0
النشاط التجاري	العائد على المبيعات ، ROS	> 0,025	1
		0,02-0,025	0,75
		0,015-0,02	0,5
		< 0,015	0
	خسارة الشركة لآخر ثلاث فترات مالية	لا	1
		لفترة إبلاغ واحدة	0,5
			0

تم تحديد قيم النسبة المسموح بها على أساس القيم المتوسطة للشركات التجارية الخمس الرائدة في روسيا بناءً على بيانات المعايير الدولية لإعداد التقارير المالية لمدة ثلاث سنوات: Magnit و X5 Retail Group و Dixy و OK و M.Video. قمنا بمراجعة أهم المؤشرات المالية لتحديد الوضع المالي للمقترض. ومع ذلك ، فإن الجدارة الائتمانية للشركة تتأثر أيضًا بشكل كبير بالعوامل التي تؤدي إلى ظهور المخاطر في العمليات التجارية للمقترض. بادئ ذي بدء ، من الضروري مراعاة جودة الإدارة. هذا مؤشر صعب للغاية للتحليل الكمي ، لأن. من الصعب إجراء تقييم موضوعي لمستوى إدارة الشركة.

سنحاول الانتقال من التقييم النوعي إلى التقييم الكمي وتحديد الحد الأقصى لتقييم هذا المؤشر في ظل الشروط التالية:

• هناك استراتيجية واضحة لتطوير الشركة للسنوات القادمة.
• لم يتغير تكوين الإدارة العليا (شغل المدير العام وكبير المحاسبين مناصب لأكثر من عامين) ، لأن يتضح وجود فريق إداري قوي ، من بين أمور أخرى ، من خلال ثباته ؛
• تتوافق الكفاءات المهنية متطلبات عالية(توافر الملف الشخصي تعليم عالىالمدير العام وكبير المحاسبين ، خبرة في العمل - أكثر من خمس سنوات).

العامل المهم التالي الذي يجب تضمينه في نموذج التسجيل هو عمر الشركة. بالإضافة إلى ذلك ، من الضروري إدخال عامل التوقف: إذا كانت فترة العمل أقل من عام واحد هذا النموذجلن تكون قابلة للتطبيق بسبب نقص التقارير والقدرة على فهم أعمال الشركة.

مؤشر ضروري آخر هو سجل ائتماني إيجابي. هذا هو أحد أهم المؤشرات غير المالية التي تميز ، في الواقع ، جودة خدمة قرض مستقبلي. سيكون من غير المعقول الاعتماد على السداد في الوقت المناسب لأموال الائتمان من مؤسسة لديها تأخير لدائنين آخرين. دعونا نعرض المؤشرات غير المالية المدروسة وتوزيع النقاط لها في الجدول. 3.

الجدول 3. المؤشرات غير المالية لنموذج التسجيل

مجموعة	مؤشرات المؤشر		النسبة المئوية لأقصى درجة للمدى
العمليات التجارية	جودة الإدارة		1
			0,5
			0
		> 5 سنوات	1
		3-5 سنوات	0,75
		1-3 سنوات	0,25
		< 1 года	عامل التوقف
			1
			0,5
			0
		وجود تأخير منتظم في القروض والسلفيات لآخر سنة مالية ؛ مبلغ كبير من حسابات الدفع المتأخرة (> 25٪)	عامل التوقف

لقد قمنا بتجميع نظام لمؤشرات التقييم ، والذي ، في رأينا ، يجب أن يقيم بشكل شامل وشامل جودة المقترض وقدرته على الوفاء بالتزاماته. الجزء التالي من العمل ، عند إنشاء أي نموذج تسجيل ، هو الأكثر استهلاكا للوقت - تحديد وزن مختلف المؤشرات المقدرة. تعتمد القيمة التنبؤية لنموذجنا على مدى موضوعية تقييمنا لأهمية بعض العوامل. ستحلل هذه المقالة الأوزان بناءً على عدة طرق لإزالة الأخطاء المحتملة.

سيتم تحديد معاملات الترجيح أولاً باستخدام الإجراءات التحليلية ثم مقارنتها بنتائج تحليل الانحدار.

التقدير التحليلي لمعاملات الوزن للنموذج

كأداة تقييم ، سنتخذ المنهجية الموضحة بالتفصيل في كتاب TL. ساعاتي "النماذج الرياضية لحالات الصراع" [ب]. تسمح لك هذه الطريقة بالابتعاد عن مجموعة متنوعة من العوامل ومقارنة اثنين منها فقط للأهمية في وقت معين ، وفي النهاية تحديد أهمية تأثير كل عامل من العوامل على أي مؤشر عام. تعتمد التقنية على تجميع مصفوفات المقارنات المزدوجة ، والتي تم إنشاؤها للعوامل التي تؤثر على أي مؤشر مشترك. يمكن بناء مثل هذه المصفوفات ، على سبيل المثال ، لمؤشر الملاءة في سياق العوامل التي تمثلها معاملات الرفع المالي وعبء الدين وتغطية الفائدة. المهمة هي بناء مثل هذه المصفوفات لجميع مجموعات العوامل التي تؤثر على أي مؤشرات عامة. نتيجة لذلك ، سيتم إنشاء مصفوفتين للجدول. 2 - لمجموعتي مؤشرات "الملاءة" و "النشاط التجاري" مصفوفة واحدة للجدول. 3 - بالنسبة لمؤشرات العمليات التجارية ، بالإضافة إلى مصفوفتين لمستويات مجمعة - مصفوفة واحدة لمجموعة من المؤشرات المالية ، تتكون من مجموعات من المؤشرات "السيولة" و "الملاءة المالية" و "النشاط التجاري" ، وواحدة لمجموعتين مجمعتين - المؤشرات المالية وغير المالية بشكل عام.

هناك خمس مصفوفات مقارنة زوجية في المجموع ، كل منها ستعطي معاملها الخاص للمؤشر المتضمن فيها. وبالتالي ، للحصول على عامل ترجيح لمقياس في أسفل التسلسل الهرمي ، على سبيل المثال ، بالنسبة لنسبة تغطية الفائدة ، من الضروري مضاعفة عامل ترجيح المؤشرات المالية بعامل ترجيح مؤشرات الملاءة ضمن المؤشرات المالية و حسب معامل مؤشر تغطية الفائدة ضمن المؤشرات المالية.

في عناوين المصفوفات نفسها لمجموعات المؤشرات ، يتم وضع أسماء العوامل في أعمدة رأسية وأفقية. ثم تمتلئ المصفوفات بقيم تمثل تحول التفضيلات الذاتية لعامل إلى آخر في وجهة نظر تجريبيةوفق المنهجية الواردة في الجدول. 4 (باستخدام البيانات من الشكل 2).

الجدول 4. طريقة T. Saaty. تصنيف التفضيلات (بناءً على الشكل 2)

يتم استخدام الأرقام الفردية في الغالب ، ومع ذلك ، إذا كان من الصعب الاختيار ، فيمكنك استخدام الأرقام الزوجية كمستوى متوسط ​​بين رقمين فرديين. يظهر مثال على مثل هذه المصفوفة لأربعة عوامل في الشكل. 2. وفقًا لذلك ، عندما نقارن نفس العامل ، يأخذ العنصر القيمة 1 ، لذا فإن هذه المصفوفات هي مطابقة. من السهل أن نرى أنها أيضًا متناظرة عكسيًا ، مما يسمح لنا بملء مثل هذه المصفوفة فقط للقيم الموجودة أعلى أو أسفل القطر الرئيسي.

بالنظر إلى أن مصفوفات المقارنات الزوجية متناظرة عكسيًا ، يجب على المرء أن يقارن فقط في اتجاه واحد ويدخل القيم المقابلة في المصفوفة أعلى القطر الرئيسي ، بينما سيتم عكس القيم الموجودة أسفل القطر الرئيسي.

بعد الحصول على خمس مصفوفات من هذا القبيل ، يتم حساب معاملات الوزن: سيتم قياس وزن كل قيمة في المصفوفات بالنسبة إلى المجموع الكلي في العمود ، ثم سيتم أخذ المتوسط ​​الحسابي لهذه القيم من هذه القيم في كل صف. ستكون قيم المتوسط ​​الحسابي هي معاملات الوزن. يظهر مثال لمصفوفة لمجموعة من مؤشرات الملاءة في الشكل. 3.

بعد إجراء الحسابات الموصوفة ، نحصل على الوزن المحدد لكل مؤشر. لتسهيل المزيد من العمليات الحسابية ، نحدد الحد الأقصى للدرجة الممكنة كمنتج للوزن المحدد للمؤشر بمقدار 50 1 ، متبوعًا بالتقريب إلى عدد صحيح (الجدول 5.6).

1 يتم إجراء هذه العملية فقط للراحة ، ويسمح الرقم 50 للحد الأدنى من المعامل بالانتقال إلى قيمة عدد صحيح (في هذه الحالة ، القيمة 2). نظرًا لأن جميع المعاملات يتم ضربها بنفس العدد ، فإننا لا نشوه نتائج النهج التحليلي. - تقريبا. إد.

تحديد أهمية المؤشرات باستخدام تحليل التسجيل

لإجراء دراسة إحصائية ، استخدمنا بيانات عن 41 شركة كبيرةمن قطاع التجزئة. وأصدرت هذه الشركات سندات شركات وتعثرت 16 سندا. لكل شركة ، تم حساب ثمانية مؤشرات مختارة لنموذج التسجيل بناءً على التقارير السنوية في سنة إصدار سندات الشركات. يتم تقديم العينة في الملحق 1. وهي تحتوي على مؤشر توضيحي y - احتمالية التخلف عن السداد ، والتي تأخذ القيمة 1 إذا لم تف الشركة بالتزاماتها. تم تعيين المؤشرات الثلاثة المختارة على اليمين كمتغيرات وهمية (يمكنهم فقط أخذ قيم 0 أو 1) نظرًا لطبيعتها النوعية. يأخذون القيم 1 إذا كانت الشركة على مدى السنوات الثلاث الماضية لديها صافي ربح> O (Nl> 0) ، وفريق إدارة مستقر وعالي الجودة (مدير) وتاريخ ائتماني إيجابي (تاريخي). تم حساب المؤشرات المالية (المؤشرات الخمسة الأولى) على أساس البيانات المالية السنوية بموجب معايير IFRS في سنة إصدار السندات المتعثرة.

كنموذج للدراسة ، اخترنا بناء انحدار خطي متعدد المتغيرات:

p = w 0 + w 1 x 1 + w 2 x 2 + ... + w n x n ،

حيث p هو المتغير التابع الذي يصف احتمالية التخلف عن السداد ؛
ث - معاملات الوزن. س - المؤشرات.

لذلك ، دعنا ندخل البيانات الأولية في Excel ونستخدم تحليل البيانات - وظيفة الانحدار. عند تحليل البيانات الأولية لثمانية مؤشرات لنموذج التسجيل دون تعديلات ، نحصل على النتيجة المعروضة في الملحق 2. R ^ 2 المعدلة هي 0.55 - قيمة منخفضة ولكنها مقبولة ، مما يشير إلى الأهمية العملية للانحدار المركب. من الممكن طرح افتراض حول سبب الأهمية المنخفضة لوجود القيم المتطرفة في البيانات ، على سبيل المثال ، عدم وجود قيم لبعض الشركات من حيث الأرباح قبل الفوائد والضرائب / الفائدة بسبب نقص عبء الديون ( مبسطة ، لأغراض الدراسة ، تم أخذ قيمة المعامل الذي يساوي 0 في هذه الحالة) أو القيمة السلبية لمؤشر الديون / EBITDA في ضوء السلبية تدفق مالي. في هذه الحالة ، يُنظر إلى تأثير المؤشر السلبي بشكل غير صحيح ، لأنه وفقًا لمنطق الدراسة ، كلما ارتفع الدين / EBITDA ، زاد احتمال التخلف عن السداد ؛ المؤشر السلبي ، بدوره ، ليس مؤشرا على انخفاض عبء الديون. أيضًا ، تتأثر القدرة التنبؤية بالشركات ذات القيم المتطرفة الواضحة للمؤشرات الفردية. لذلك ، تمتلك شركة Banana-Mama رأس مال أسهم قدره 10000 روبل ، مما يؤدي إلى تشويه المؤشرات المقابلة - الرافعة المالية هي 181،957 (مع متوسط ​​قيم الصناعة في حدود 0.7-1.5).

الجدول 5. المؤشرات المالية مع مراعاة الوزن

فِهرِس	الوزن في بطاقة الأداء	أقصى درجة	نطاق المعامل
			>1	5
نسبة السيولة الحالية	0,1072	5	> 1	5
			0,75-0,1	4
			0,5-0,75	1
			0-0,5	0
نسبة السيولة الحالية	0,1581	8	< 1	8
			1-1,5	6
			1,5-2	4
			2-2,5	2
			> 2,5	0
نسبة تحميل الديون ، صافي الدين / EBITDA	0,1581	8	< 1.5	8
			1,5-2	4
			> 2	0
	0,0790	4	> 1,5	4
			1,3-1,5	3
			1-1,3	2
			< 1	0
العائد على المبيعات ، ROS	0,1256	6	> 0,025	6
			0,02-0,025	5
			0,015-0,02	3
			< 0,015	0
	0,0418	2	لا	2
			لفترة إبلاغ واحدة	1
			لفترتين تقارير أو أكثر	0
المجموع	0,6698	33	-	68

دعونا نستبعد الشركات الست التالية من الدراسة: Gorod supermarket و Intertrade و M.Video (2013) و Svyaznoy و Banana-Mama و Proviant. نلاحظ أيضًا استحالة الاستخدام المتزامن لمؤشرات ROS وعدم وجود خسائر (Nl> 0) بسبب ارتباطها الكبير. الحقيقة هي أنه إذا كانت الشركة تعاني من خسائر ، فإن ربحية المبيعات تأخذ تلقائيًا قيمة سالبة.

الجدول 6. المؤشرات غير المالية حسب الوزن

فِهرِس	الوزن في بطاقة الأداء	أقصى درجة	نطاق النسبة / منهجية التقدير	عدد النقاط لمدى الوزن
جودة الإدارة	0,099	5	استيفاء جميع الشروط الموصوفة	5
			عدم استيفاء أحد الشروط	2,5
			عدم استيفاء أكثر من شرط	0
حياة الشركة	0,0528	3	> 5 سنوات	3
			3-5 سنوات	2
			1-3 سنوات	1
			< 1 года	عامل التوقف
سجل ائتماني إيجابي	0,1782	9	عدم وجود تأخر في السداد على القروض والسلفيات والحسابات المتأخرة الدفع	9
			توافر المعلومات حول إعادة هيكلة الديون ؛ تأخيرات طفيفة في حسابات الدفع (تصل إلى 10٪)	4,5
			حالة واحدة من حالات التأخير في القروض والائتمانات مع السداد اللاحق ؛ تأخيرات كبيرة في الذمم الدائنة (10-25٪ من إجمالي الدين)	0
			وجود تأخير منتظم في القروض والسلفيات لآخر سنة مالية ؛ مبلغ كبير من حسابات الدفع المتأخرة (> 25٪)	عامل التوقف
المجموع		17

بناءً على هذه الاعتبارات ، نزيل المؤشر Nl> 0 من نموذجنا. للحصول على انحدار جديد ذي سبعة عوامل على عينة محدثة من 35 شركة ، نحصل على النتيجة التالية (الملحق 3). نرى أن ستة من المؤشرات السبعة المدروسة مهمة. تعكس العلامات الموجودة في المعاملات بشكل صحيح الافتراضات المذكورة أعلاه: كلما زادت ربحية المبيعات وجودة الإدارة ، انخفض احتمال التخلف عن السداد (y = 1) ، والعكس صحيح: كلما زاد عبء الدين ، زاد الاحتمال من الافتراضي. للوهلة الأولى ، تكون العلامة غير صحيحة فقط بالنسبة إلى نسبة السيولة الحالية. ومع ذلك ، فإن قيم السيولة المرتفعة لا تقل سوءًا عن القيم الصغيرة - فهي تشير إلى انخفاض كفاءة الأعمال وضياع الأرباح. الشركات ذات معدلات السيولة العالية معرضة لنقص الأرباح وانخفاض الربحية وربحية الأعمال ، مما يجعلها أقل جاذبية في نظر المستثمرين المحتملين ، وبالتالي أكثر عرضة للتغيرات في الظروف المالية. والأكثر أهمية هي المعامِلات D (أو الدين - حجم الديون التي تحمل فائدة) / EBITDA والتاريخ الائتماني الإيجابي والرافعة المالية ؛ نسبة تغطية الفائدة ضئيلة.

أعلاه ، عند نمذجة المعاملات باستخدام طريقة T. Saaty ، افترضنا أيضًا أن أهم المؤشرات ستكون معاملات عبء الديون والرافعة المالية. يتم إعطاء تحليل مقارن للأهمية النهائية للمعاملات في الجدول. 7.

الجدول 7. تحليل مقارن لأهمية المعاملات

يعتمد المؤشر على تقييمات الخبراء وفقًا لطريقة T. Saaty	معامل في الرياضيات او درجة	يعتمد المؤشر على تحليل الانحدار	ف القيمة
سجل ائتماني إيجابي	0,1782	نسبة تحميل الديون ، صافي الدين / EBITDA	0,014
نسبة الرافعة المالية	0,1581	سجل ائتماني إيجابي	0,020
نسبة تحميل الديون ، صافي الدين / EBITDA	0,1581	نسبة الرافعة المالية	0,022
العائد على المبيعات ، ROS	0,1256	جودة الإدارة	0,037
نسبة السيولة الحالية	0,1072	العائد على المبيعات ، ROS	0,039
جودة الإدارة	0,099	نسبة السيولة الحالية	0,047
نسبة تغطية الفائدة ، EBIT / الفائدة	0,0790	نسبة تغطية الفائدة ، EBIT / الفائدة	تافهة
خسارة الشركة لآخر ثلاث فترات مالية	0,0418	خسارة الشركة لآخر ثلاث فترات مالية	تمت دراسته كمؤشر غير مالي ، غير مهم

تشير هذه النتائج إلى اتساق طريقة ت. ساعاتي والبيانات الإحصائية. تؤكد المؤشرات الثلاثة الأكثر أهمية وفقًا للنهج التحليلي أهميتها العالية في البحث العملي، فقط توزيع ترتيب المؤشرات نفسها قد تغير. أيضًا ، تبين أن المؤشرين الأقل أهمية للجزء الأول من العمل - جودة الإدارة والأرباح قبل الفوائد والضرائب / الفائدة - غير مهمين في الدراسة الإحصائية.

وبالتالي ، فإن تحليل الانحدار يؤكد مبادئ تصنيف أهمية معاملات الوزن في الجزء التحليلي من العمل ويسمح لنا بالحديث عن الدلالة الإحصائية لنموذج التسجيل المبني.

تحديد نتائج نموذج التسجيل المطور

إجمالي النقاط القصوى لنموذج التسجيل هو 50. لكل مؤشر ، في عملية تحديد نطاقات القيم ، حددنا المستوى التالي بعد الدرجة القصوى ، وهو أمر مقبول أيضًا ، وإن كان بمستوى مرتفع نسبيًا من المخاطر ، على أساس على قيم السوق للمؤشرات. بالنسبة لبعض المؤشرات ، كان المستوى الذي يلي الحد الأقصى 75٪ من العدد الإجمالي للنقاط ، والبعض الآخر - 50٪. سيتم اعتبار جميع المستويات اللاحقة مستويات ذات مخاطر ائتمانية عالية وسيتم تصنيف المقترضين المقابلين على أنهم سيئون. تشمل المجموعة الأكثر تفضيلاً المقترضين الذين يستوفون الحد الأقصى من المتطلبات لأهم المؤشرات (من حيث معاملات الوزن): التاريخ الائتماني والرافعة المالية وأعباء الديون ، فضلاً عن العائد على المبيعات بمبلغ 31 نقطة والوفاء بما لا يقل عن المستوى الأقصى التالي لمتطلبات المؤشرات الأخرى - 12.5 في المجموع. إجمالي 43.5 نقطة للمستوى الأدنى من الجدارة الائتمانية العالية.

لتحديد توصيف الفاصل الزمني للحدود بدرجة عاليةالجدارة الائتمانية ، احسب عدد النقاط للمؤشرات المالية وغير المالية في اليوم التالي بعد الحد الأقصى لمدى القيم من الجدول. 5 و ب. يتم تقسيم المؤشرات وفقًا للقيم المقبولة للمعاملات إلى نطاقات أخرى. سوف نحصل على التصنيف التالي (الجدول 8).

الجدول 8. تصنيف النتائج

الجدول 9. القدرة التنبؤية لنموذج التسجيل ،٪

على أساس الجدول. 8 ، سنقوم بتقييم القدرة التنبؤية لنموذجنا عن طريق استبدال بيانات الشركة في ظروفها. يوضح الملحق 4 الدرجات المحسوبة للشركات التي شملتها الدراسة. اعتمادًا على قيمة المؤشر ، تم إدخال درجته في الجدول وفقًا للنموذج المطور ، ثم تم تلخيص جميع الدرجات في مؤشر متكامل (عمود "المجموع"). بناءً على إجمالي الدرجات ، تم تقسيم الشركات إلى ثلاث فئات ، ثم تمت مقارنة البيانات مع التواجد الفعلي أو عدم وجود تقصير من قبل الشركة. في العمود "صواب أم لا" ، 1 تعني النتيجة الصحيحة لنموذج التسجيل ، 0 - خطأ. وهكذا حصلنا على النتيجة التالية (الجدول 9).

لقد حصلنا على نتيجة متوسطة (مقارنة بتلك الموصوفة في مصادر مختلفة) للقدرة التنبؤية لنماذج التسجيل. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى النسبة المنخفضة لأخطاء النوع الثاني ، مما يزيد من القيمة التنبؤية لنموذجنا. يمكن اعتبار هذه النتيجة إيجابية وتؤكد فعالية الدراسة.

خاتمة

في هذه الورقة ، تم اقتراح نموذج تسجيل النقاط لتقييم الجدارة الائتمانية لمؤسسات تجارة التجزئة الكبيرة. يعتمد النموذج على مجموعة من مؤشرات الأداء التي تجعل من الممكن إجراء تقييم شامل للوضع المالي وغير المالي للمقترض.

بناءً على نتائج التقييم ، يتم تعيين المقترض إحدى فئات الجدارة الائتمانية الثلاث ، والتي تحدد درجة مخاطر الائتمان وجدوى الإقراض.

وضعنا نموذجًا لنظام مؤشرات الأداء الذي يسمح لنا بإجراء تقييم أكثر دقة لحالة المقترض من قطاع التجزئة. بعد تحليل قادة سوق التجزئة وحساب المؤشرات المستخدمة لهم حددنا حدود القيم المقبولة لهم وصنفناهم حسب مجموعات مختلفةبنسب مختلفة لأقصى درجة ممكنة.

كانت المهمة الأكثر استهلاكا للوقت هي تحديد معاملات الوزن للمؤشرات المدروسة. تم التوصل إلى أن هناك حاجة إلى نهج متكامل بسبب عدم وجود أي طريقة مثالية واحدة. نهج معقدتم تنفيذ ما يلي: في الجزء الأول من العمل ، تم تحديد معاملات الوزن باستخدام الإجراءات التحليلية ، وفي الجزء الثاني باستخدام دراسة إحصائية.

أظهر النموذج المطور نتائج عالية في القدرة التنبؤية ، بينما لا يتطلب تكاليف موارد كبيرة للتحليل. سيؤدي تشغيل نظام التسجيل المتقدم إلى زيادة كفاءة اتخاذ القرارات الائتمانية في مجال مؤسسات التجزئة الكبرى وتحسين عملية الائتمان.

الأدب

1. Ayvazyan S.A.، Mkhitaryan B.C. الإحصاء التطبيقي وأسس الاقتصاد القياسي. - م: GU HSE ، 1998.

2. جافريلوفا إيه. مالية المنظمة. - م: كنورس ، 2007.

3. Korobova G.G. ، Petrov M.A. ملاءة البنك المقترض وتقييمه في بيئة تنافسية // الخدمات المصرفية. -2005. - رقم 7/8. -ج. 22-24.

4. Kulikov N.I. ، Chainikova L.I. تقييم الجدارة الائتمانية للمقترض المشروع. - تامبوف: جامعة TSTU ، 2007.

5. لائحة البنك المركزي للاتحاد الروسي رقم 254-P "بشأن إجراءات تكوين المؤسسات الائتمانية للاحتياطيات للخسائر المحتملة على القروض والقروض والديون المعادلة" بتاريخ 26 مارس 2004 - http: // base.garant.ru/584458/.

6. Saati T.L. النماذج الرياضية لحالات الصراع / إد. I ل. أوشاكوف. - م: الإذاعة السوفيتية ، 1977.

7. شيريميت إيه دي ، سيفلين أر سي ، نيجاشيف إتش بي. المنهجية تحليل مالي. - م: Infra-M ، 2001.

8. عبده هـ ، بوينتون ج. (2011). "التصنيف الائتماني والتقنيات الإحصائية ومعايير التقييم: مراجعة الأدبيات". الأنظمة الذكية في المحاسبة والمالية والإدارة ، المجلد. 18 ، لا. 2-3 ، ص. 59-88.

9. بيلي م. (2004). جودة ائتمان المستهلك: الاكتتاب والتسجيل ومنع الاحتيال والتحصيل. وايت بوكس ​​للنشر ، كينغسوود ، بريستول.

10. كروك ج ، إيدلمان د. ، توماس ل. (2007). "التطورات الأخيرة في تقييم مخاطر الائتمان الاستهلاكي". المجلة الأوروبية للبحوث التشغيلية ، المجلد. 183 ، لا. 3 ، ص. 1447-1465.

11. جاتلي إي (1996). الشبكات العصبية للتنبؤ المالي: أفضل التقنيات لتصميم وتطبيق أحدث أنظمة التداول. نيويورك: John Wiley & Sons، Inc.

12. Guillen M.، Artis M. (1992). عد نماذج البيانات لنظام تسجيل الائتمان: سلسلة المؤتمرات الأوروبية في الاقتصاد الكمي والاقتصاد القياسي على الاقتصاد القياسي للمدة ، ونماذج العدد والانتقال. باريس.

13. Heffernan S. (2004). المصرفية الحديثة. John Wiley & Sons، Inc.، Chichester، West Sussex.

14. ليانج كيو (2003). "الضائقة المالية للشركات في الصين: تحليل تجريبي باستخدام نماذج التصنيف الائتماني". مجلة Hitotsubashi للتجارة والإدارة ، المجلد. 38 ، لا. 1 ، ص. 13-28.

المرفق 1.

عينة الدراسة

№	شركة	y / العلم الافتراضي	نسبة السيولة الحالية			EBIT / الفائدة / EBIT إلى نسبة الفائدة		NI> 0 / وجود صافي الربح
1	الصيدلة 36.6	0	0,82	1,32	2,41	1,83	0,0496	1	1	1
2	L "النجم	0	5,04	2,75	10,98	1,64	0,007	1	1	1
3	نباح	0	0,795	0,77	3,13	1,89	0	0	1	1
4	شريط	0	0,75	9,7	2,91	3,1	0,049	1	1	1
5	نعم	0	0,67	0,78	1,59	7,01	0,0357	1	1	1
6	عالم السيارات	0	1,2	0,65	3,09	1,35	0,04	1	1	1
7	Х5 مجموعة البيع بالتجزئة	0	0,55	0,53	3,32	2,82	0,027	1	1	1
8	مدينة	0	0,99	18,97	10,25	1,29	0,01	1	1	0
9	عالم الطفل	0	0,93	0,83	2,14	3,99	0,032	1	1	1
10	ديكسي	0	0,77	1,19	6,1	1,78	0,01	1	1	1
11	انتر تريد	0	1,24	20,65	4,92	2,1	0,015	1	1	0
12	دائري	0	0,73	0,68	3,175	1,71	0,059	1	1	1
13	بنس واحد	0	0,68	2,93	7,03	1,82	0	0	1	1
14	مجموعة كوزموس	0	1,64	1,11	2,88	2,65	0,043	1	1	1
15	مغناطيس	0	و	0,54	1,11	10,2	0,061	1	1	1
16	ماغنوليا	0	0,27	2,35	3,55	1,02	0,064	1	1	1
17	م فيديو (2007)	0	1,31	0,73	1,9	2,58	0,013	1	1	1
18	م فيديو (2013)	0	0,95	0	0	0	0,039	1	1	1
19	JSC "NTS"	0	1,18	3,09	5,44	1,05	0,21	1	0	1
20	أحذية روسيا	0	0,87	2,34	1,87	5,65	0,1	1	1	1
21	مفترق طرق (2005)	0	0,54	1,09	3,16	3,92	0,026	1	1	1
22	بيفدوم	0	1,99	3	8	1,1	0,0006	1	0	1
23	عائلة	0	10	0,28	1,66	6	0,58	1	1	1
24	Svyaznoy	0	1,07	0	0	0	0,001	1	1	1
25	إليكام	0	1,44	1,82	4,25	1,3	0,01	1	1	1
26	دقيق	1	1	15	11	1,52	0,01	1	0	1
27	برستيج اكسبريس	1	8	0,98	12,43	1,02	0,002	1	0	1
28	أربات بريستيج	1	0,49	1,81	7,6	1,45	0,017	1	1	0
29	زهرة الأوركيد	1	3	1,164	13	0	0,01	1	0	1
30	أمي الموز	1	0,94	181957	-35	-0,6	-0,033	0	1	0
31	فرقاطة بيضاء	1	7	932	8,76	0,88	-0,4	0	1	1
32	مارثا	1	3,96	20	11	1/17	0,003	1	1	1
33	مصفوفة	1	2,38	21	6,82	1	0,001	1	0	0
34	الزئبق (مدح الذات)	1	1,12	9,98	7,32	1,27	0,003	1	1	1
35	مينيسكو	1	0,79	4,39	12	0,12	-0,047	0	1	1
36	موسمارت	1	12	5	8	1,5	0	0	0	0
37	بوليسيا	1	7,93	15	14	1,03	0,003	1	0	1
38	رزق	1	0,12	35557	0	0	-0,819	0	0	1
39	القارة السابعة	1	1,93	0,41	1,52	1,35	0,07	1	0	1
40	تكنوسيلا	1	14	18	10,36	1	0,002	1	1	1
41	TOAP	1	7	22	10,83	1,04	0,009	0	0	1

ملاحظة: إذا كان لدى الشركة قيمة افتراضية ، فإن المعامل يأخذ القيمة 1 ، و 0 إذا لم يكن هناك تقصير.

الملحق 2

تراجع عن ثمانية عوامل لـ 41 شركة

الانحدار والمتبقي	DF / عدد درجات الحرية	SS / مجموع المربعات	MS = SS / DF	إحصاء F	الأهمية و / الأهمية
الانحدار / الانحدار	8	6,250849408	0,781356176	7,133131961	2.17209Е-05
المتبقية	32	3,505248153	0,109539005	-	-
المجموع / الإجمالي	40	9,756097561	-	-	-

المعلمات المستخدمة			tStat / t-statistic	P-vaiue / الأهمية
اعتراض / ثابت	0,354797355	0,281481615	1,260463691	0,216616062
نسبة السيولة الحالية	0,034652978	0,01876389	1,846790732	0,074043212
الرافعة المالية / الرافعة المالية	1.31819Е-05	4.77939E-06	2,758072506	0,009529947
D / EBITDA / نسبة الديون التي تحمل فائدة إلى EBITDA	0,044980795	0,018152923	2,477881708	0,018682248
	-0,012377044	0,030936193	-0,40008296	0,691753745
ROS / العائد على المبيعات	-0,530759612	0,375019201	-1,415286499	0,166643428
NI> 0 / وجود صافي الربح	-0,02891433	0,164713359	-0,175543319	0,861758855
مدير / إدارة الجودة	-0.266367tl2	0,134861932	-1,975109717	0,056935374
تاريخ / جودة التاريخ الائتماني	-0,109402928	0,159841844	-0,684444857	0,498621797

الملحق 3

تراجع عن سبعة عوامل لـ 35 شركة

الانحدار والمتبقي	DFI عدد درجات الحرية	SS / مجموع المربعات	MS = SS / DF	إحصاء F	الأهمية و / الأهمية و
الانحدار / الانحدار	7	5,898901667	0,842700238	9,097165886	9.56Е-06
المتبقية	27	2,501098333	0,092633272	-	-
المجموع / الإجمالي	34	8,4	-	-	-

المعلمات المستخدمة	المعاملات / المعاملات	الخطأ المعياري / الخطأ المعياري	t Stat / t-statistic	القيمة الاحتمالية / الأهمية
اعتراض / ثابت	0,473712463	0,25308461	1,871755309	0,072111654
نسبة السيولة الحالية	0,018420061	0,017803477	1,034632774	0,047018946
الرافعة المالية / الرافعة المالية	0,017110959	0,009674238	1,768713818	0,022823937
D / EBITDA / نسبة الديون التي تحمل فائدة إلى EBITDA	0,046019604	0,021802198	2,110778177	0,014194286
EBIT / الفائدة / EBIT إلى نسبة الفائدة	-0,004583381	0,032996403	-0,13890548	0,89055573
ROS / العائد على المبيعات	-0,582081686	0,483677061	-1,203451088	0,039247801
مدير / إدارة الجودة	-0,174077167	0,138900851	-1,253247659	0,03786026
تاريخ / جودة التاريخ الائتماني	-0,378981463	0,194742843	-1,946061058	0,020243892

الملحق 4

تقييم الشركات من العينة باستخدام نموذج التسجيل

شركة	في	نسبة السيولة الحالية	الرافعة المالية / الرافعة المالية	D / EBITDA / نسبة الديون التي تحمل فائدة إلى EBITDA	EBIT / الفائدة / EBIT إلى نسبة الفائدة	ROS / العائد على المبيعات	مدير / إدارة الجودة	تاريخ ائتماني / إيجابي	حياة الشركة	مجموع	فصل	صحيح أم لا*
الصيدلة 36.6	0	4	6	4	4	6	5	9	3	41	2	1
L "النجم	0	5	0	0	4	0	5	9	3	26	3	0
نباح	0	4	8	0	4	0	5	9	3	33	2	1
شريط	0	1	0	0	4	6	5	9	3	28	3	0
نعم	0	1	8	4	4	6	5	9	3	40	2	1
عالم السيارات	0	5	8	0	3	6	5	9	3	39	2	1
Х5 مجموعة البيع بالتجزئة	0	1	8	0	4	5	5	9	3	35	2	1
عالم الطفل	0	4	8	4	4	6	5	9	3	43	2	1
ديكسي	0	4	6	0	4	0	5	9	3	31	2	1
دائري	0	1	8	0	4	6	5	9	3	36	2	1
بنس واحد	0	1	0	0	4	0	5	9	3	22	3	0
مجموعة كوزموس	0	5	6	0	4	6	5	9	3	38	2	1
مغناطيس	0	5	8	8	4	6	5	9	3	48	1	1
ماغنوليا	0	0	2	0	2	6	5	9	3	27	3	0
م فيديو (2007)	0	5	8	4	4	0	5	9	3	38	2	1
JSC "NTS"	0	5	0	0	2	6	0	9	3	25	3	0
أحذية روسيا	0	4	2	4	4	6	5	9	3	37	2	1
مفترق طرق (2005)	0	1	6	0	4	5	5	9	3	33	2	1
بيفدوم	0	5	0	0	2	0	0	9	3	19	3	0
عائلة	0	5	8	4	4	6	5	9	3	44	1	1
إليكام	0	5	4	0	2	0	5	9	3	28	3	0
دقيق	1	4	0	0	4	0	0	9	3	20	3	1
برستيج اكسبريس	1	5	8	0	2	0	0	9	3	27	3	1
أربات بريستيج	1	0	4	0	3	0	5	0	3	15	3	1
زهرة الأوركيد	1	5	6	0	0	0	0	9	3	23	3	1
فرقاطة بيضاء	1	5	0	0	0	0	5	9	3	22	3	1
مارثا	1	5	0	0	2	0	5	9	3	24	3	1
مصفوفة	1	5	0	0	0	0	0	0	3	8	3	1
الزئبق (الثناء على الذات)	1	5	0	0	2	0	5	9	3	24	3	1
مينيسكو	1	4	0	0	0	0	5	9	3	21	3	1
موسمارت	1	5	0	0	3	0	0	0	3	11	3	1
بوليسيا	1	5	0	0	2	0	0	9	3	19	3	1
القارة السابعة	1	5	8	4	3	6	0	9	3	38	2	0
تكنوسيلا	1	5	0	0	0	0	5	9	3	22	3	1
TOAP	1	5	0	0	2	0	0	9	3	19	3	1

* يوضح العمود ما إذا كنا قد تلقينا القرار الصحيح بشأن إقراض الشركة وفقًا لنموذج التسجيل.

مصطلح "تسجيل" في الترجمة الحرفية من باللغة الإنجليزيةيعني "تسجيل". هذا هو اسم النظام وطريقة تقييم المخاطر لإقراض شخص معين ، وإدارة المخاطر على أساس التنبؤ الرياضي. يسمح لك التقييم المصرفي بتحديد احتمالية التأخر في السداد ، بناءً على معلومات من تاريخك الائتماني وبعض البيانات الأخرى. المعيار الرئيسي هو النقاط ، التي اعتادت أن تحسب يدويًا من قبل موظفي المؤسسات المالية ، ولكن الآن يتم حسابها في كثير من الأحيان بواسطة برنامج خاص.

يعمل نظام التقييم الائتماني بشكل فعال في مجال الإقراض السريع ، والتمويل الأصغر ، حيث لا يتوفر للمتخصص أكثر من ساعة للنظر في الطلب. في برنامج خاصإدخال بيانات مقترض محتمل. يقارن النظام المعلومات بالإحصاءات. على سبيل المثال ، إذا كان هناك الكثير من المعلومات في قاعدة البيانات تفيد بأن الأشخاص من نفس العمر و / أو المهنة لم يسددوا القروض ، فقد يكون القرار سلبيًا - قد يرفض البنك دون توضيح الأسباب.

تقييم الجدارة الائتمانية للمقترض - فردي- يعتمد تلقائيًا على تحليل المعلومات المختلفة ، بما في ذلك:

• بيانات تحديد الهوية. بيانات جواز السفر ، صورة مقدم الطلب قيد المعالجة. بالفعل في هذه المرحلة ، يتم التعرف على المحتالين والأشخاص الذين لديهم سجل ائتماني سيئ ؛
• الحالة الاجتماعية. يؤخذ في الاعتبار جنس المتقدم وعمره وتعليمه ومكان عمله. يؤخذ في الاعتبار عنوان التسجيل والإقامة ، ووجود عائلة ، والمعالين ؛
• المركز المالي. من الناحية المثالية ، من الضروري ألا يكون لديك دخل كافٍ فحسب ، بل دخل منتظم أيضًا. تأخذ بعض البنوك أيضًا في الاعتبار النفقات المحتملة: خدمات, روضة أطفالإلخ. يبذل العديد من المطالبين جهودًا كبيرة من خلال عدم ادعاء المعالين أو المبالغة في دخلهم. بالنسبة للقروض الصغيرة ، قد ينجح ذلك ، ولكن بالنسبة للقروض الكبيرة ، عادةً ما تتحقق البنوك من البيانات بشكل أكثر شمولاً ؛
• تاريخ الرصيد. في تقييم الجدارة الائتمانية للفرد ، تعتبر المعلومات عن القروض السابقة أحد العوامل الحاسمة. يتم تحديد القروض المعلقة ووجود التأخيرات ووقت سدادها. إذا تمت خدمة القروض بعناية ، فسيعطي النظام احتمالًا كبيرًا لنفس سلوك العميل في المستقبل ، مما يؤدي إلى زيادة النتيجة. يعمل نفس المبدأ في الجانب المعاكس;
• سلوك المعاملات. خيار التقييم متاح للمتقدمين الذين هم عملاء لمؤسسة مالية. غالبًا ما يحصل حاملو البطاقات البلاستيكية وحسابات الإيداع والمشاركين في مشاريع كشوف المرتبات على درجات عالية. يقوم النظام بتقييم المبالغ التي تتم من أجلها عمليات الشراء ، وفئات نقاط البيع.

يتم فحص جميع البيانات بشكل منفصل ومقارنتها مع بعضها البعض بحثًا عن التناقضات. يجب أن يكون هناك ارتباط بين الدخل والنفقات ، والموقع ومكان الإقامة ، وما إلى ذلك.

الحياد. يعمل نظام تسجيل النقاط لتقييم الجدارة الائتمانية بالحقائق والأرقام ، دون مراعاة الخصائص الشخصية للفرد. لا يمكن لموظف المكتب الذي يقبل التطبيق التأثير على خوارزمية الحساب بأي شكل من الأشكال. لا يحق لموظف القرض أن يرفض بشكل غير معقول إصدار قرض إذا كان البرنامج قد قيم المقترض على أنه شخص موسر.

كفاءة. يتم إجراء التسجيل في الوضع اليدوي في شكل جدول. في سطور منفصلة ، يقوم المتخصص بإدخال البيانات بشكل مستقل وتعيين النقاط ، مع التركيز فقط على خبرته ومعرفته. العملية شاقة وطويلة ، يجب على المتقدمين الانتظار لمدة ساعة أو أكثر. تقوم البرامج الحديثة بحساب النتيجة أسرع مئات المرات.

فائدة مالية. غالبًا ما تقدم البنوك التي تستخدم نظام تسجيل الائتمان شروط قرض أكثر ملاءمة. إن حساب المخاطر والقضاء التلقائي على غير دافعين المحتملين يقلل بشكل كبير من حصة عدم السداد ، والتي عادة ما يتم تضمينها في سعر الفائدة. هذا يفيد كل من المقترض والمقرض.

بادئ ذي بدء ، من الضروري تكوين سجل ائتماني جيد ، دون تأخير. إذا كانت المدفوعات في الوقت المناسب مستحيلة لأسباب موضوعية ، فمن الضروري إبلاغ البنك في أقرب وقت ممكن وإثبات الإفلاس المؤقت. يلبي معظم المقرضين احتياجات العملاء من خلال توفير تأجيل الدفع أو إعادة الحساب أو حلول أخرى. في هذه الحالة ، لن يفسد التاريخ برفض المدفوعات. إذا كانت هناك بالفعل خطوط سلبية في التاريخ ، فيمكن تعويضها بقروض مدفوعة في الوقت المناسب.

هناك طريقة أخرى لزيادة تقييم الدرجات للجدارة الائتمانية وهي وجود وديعة. يوضح الإيداع المصرفي المفتوح أن العميل لديه الأموال اللازمة للدفع. الأمر نفسه ينطبق على حاملي بطاقات الرواتب ، الذين عادة ما يكون لديهم درجة عالية.

لزيادة النتيجة ، يجب أن تفكر مليًا في ملء الطلب. يوصى بتقديم معلومات اتصال موثوقة وتحذير كل شخص تقوم بإدخال أرقام هواتفه في الاستبيان. إذا بدأ موظف البنك في الرنين ، فعليه الاتصال بجميع المشتركين. خلاف ذلك ، قد يتم التعرف على المعلومات على أنها لا يمكن الاعتماد عليها ورفض الائتمان بسبب هذا.

إذا تم رفض قرضك لأن برنامج التسجيل اعتبرك معسراً ، فلا تيأس. ربما تكون إعدادات الخوارزمية غير مواتية لك فقط في هذا البنك. للتحقق من ذلك ، حاول اجتياز النتيجة في موقعنا.

إرسال عملك الجيد في قاعدة المعرفة أمر بسيط. استخدم النموذج أدناه

سيكون الطلاب وطلاب الدراسات العليا والعلماء الشباب الذين يستخدمون قاعدة المعرفة في دراساتهم وعملهم ممتنين جدًا لك.

نشر على http://www.allbest.ru/

نشر على http://www.allbest.ru/

• مقدمة
• 1.4 الشبكات العصبية
• 1.5 سعيدتحليل
• 1.6 طرق أخرى
• 2.1 بيان المشكلة
• 3.1 مشكلة مونج كانتوروفيتش
• 3.2 تطبيق مشكلة Monge-Kantorovich على التهديف
• خاتمة
• فهرس

مقدمة

يعتبر تسجيل النقاط طريقة إرشادية لبناء التصنيفات وتصنيف الكائنات المختلفة في مجموعات. يعتمد على افتراض أن الأشخاص الذين لديهم مؤشرات اجتماعية مماثلة يتصرفون بنفس الطريقة. يتم استخدامه في الأعمال المصرفية والتسويق والتأمين.

الغرض الرئيسي من نظام التقييم الائتماني التقليدي هو تصنيف عملاء البنك إلى "جيدين" و "سيئين" ، بناءً على ذلك يمكن للمقرض اختيار الإجراءات المناسبة فيما يتعلق بهذا العميل. يمكن تعريف العميل "السيئ" ، على سبيل المثال ، على أنه عميل لديه احتمالية تجريبية منخفضة لسداد القرض. ولكن ، كقاعدة عامة ، يمتد تعريف العميل "السيئ" ليشمل أي سلوك للعميل غير مرغوب فيه للبنك. يتم التصنيف على أساس بطاقة التسجيل ، والتي يتم من خلالها حساب نقاط العميل. التهديف المميز بايزي

من الأدبيات المكرسة للتسجيل ، نلاحظ العديد من الأعمال.

"دليل تسجيل الائتمان" من تحرير إليزابيث ميس ، 2008 - الكتاب الوحيد عن التهديف باللغة الروسية. الموصوفة المفاهيم العامة، يتم تحليل طرق إنشاء بطاقة الأداء ، ومناقشة تطبيق التسجيل في الممارسة العملية. يتكون الكتاب من مقالات كتبها خبراء أجانب في مجال التمويل.

أطروحة صمويل جلاسون ، "طريقة أخذ العينات الخاضعة للرقابة لتسجيل الائتمان" ، 2007. وهي تبحث في أدوات تحليل البقاء على قيد الحياة لتسجيل الائتمان في ظل البيانات الخاضعة للرقابة. تم تحليل تطبيق طريقة الانحدار الخطي وخاصة طريقة Buckley-James. الجزء العملييحتوي العمل على تطبيق هذه الأساليب لتقدير وقت التخلف عن السداد ووقت سداد الدفعة التالية.

عمل أطروحة كريستينا بولتون "الانحدارات اللوجستية وتطبيقها في التصنيف الائتماني" ، 2009. يتم تحليل مفهوم التصنيف الائتماني فيما يتعلق بالخدمات المصرفية في جنوب إفريقيا. يتم النظر في طرق بناء نموذج تسجيل النقاط مع التركيز بشكل خاص على طريقة الانحدار اللوجستي. تستخدم هذه الطريقة لإنشاء نموذج تسجيل.

عمل أطروحة ماتياس كريمبل "النماذج التكيفية وتطبيقها في التصنيف الائتماني" ، 2011. ينصب التركيز على دراسة طرق بناء النماذج التنبؤية في ظروف انحراف البيانات والتأخير. قدَّم أسلوب جديدلبناء نماذج تسجيل على أساس طريقة شجرة القرار. يتم تطبيق الطريقة المعروضة لتقدير الانجراف في مجموعتين من البيانات المالية الحقيقية.

الأعمال المذكورة أعلاه لها مشكلة شائعة: تطبيق الأساليب لبناء نماذج التسجيل غير مبرر. هذا يثير الشكوك حول صحة البيانات التي تم الحصول عليها. المهمة هي بناء طريقة يكون تطبيقها مبررًا. في هذه الورقة ، نقدم طريقة تحل هذه المشكلة.

هناك العديد من الطرق لبناء نموذج التسجيل. يصف الفصل الأول من هذا العمل الطرق المستخدمة في الرسائل أعلاه. يقدم الفصل 2 نموذج رياضيتسجيل وتحليل النهج البايزي التجريبي لبناء نموذج تسجيل النقاط: يتم وصف النهج نظريًا ، ثم تطبيقه على البيانات الحقيقية لسبيربنك في روسيا لبناء نموذج تسجيل. يقدم الفصل 3 طريقة تعتمد على مشكلة مونج كانتوروفيتش. الإثبات النظري للاستخدام هذه الطريقة. ثم يتم استخدامه لبناء نموذج تسجيل على البيانات المستخدمة في الفصل 2.

الفصل الأول. طرق بناء نماذج التسجيل

1.1 تاريخ ظهور وتطور التهديف

في البداية ، تم تطوير نظام التقييم الائتماني بهدف أتمتة عملية تقرير ما إذا كان سيتم إصدار قرض أم لا. قبل إدخال نظام التقييم الائتماني ، اتخذ مسؤول القرض القرار بشأن من سيصدر القرض في أي مبلغ. لقد قرر ذلك بناءً على الخبرة ورأيه الخاص ، مسترشدًا بمعايير العميل التي تؤثر على أهليته الائتمانية.

في الأربعينيات من القرن الماضي ، بدأ إدخال أنظمة التسجيل. في عام 1941 ، نشر ديفيد دوراند الأول عمل بحثيعلى التصنيف الائتماني ، حيث قام بتقييم دور العوامل المختلفة في النظام التنبئي. بعد نهاية الحرب العالمية الثانية ، زاد الطلب على المنتجات الائتمانية بشكل حاد ، واتضح ذلك الطرق التقليديةصنع القرار العمل بشكل سيء في ظل الظروف عدد كبيرعملاء. أدى الارتفاع الكبير في الطلب على القروض ، الذي كان مدفوعًا جزئيًا بإدخال بطاقات الائتمان ، إلى تحفيز المقرضين على تطبيق أنظمة آلية لاتخاذ قرارات القروض. ساهم التطور الموازي لتكنولوجيا الكمبيوتر في ذلك وجعل من الممكن معالجة كميات كبيرة من البيانات المالية.

تأسست فيكو في عام 1956 لتطوير القروض الاستهلاكية. في الستينيات ، بدأ إدخال تقنيات الكمبيوتر في مجال التسجيل. في عام 1963 ، تم اقتراح استخدام تحليل البيانات التمييزي لتسجيل الائتمان. وأخيراً ، في عام 1975 ، مع إقرار "قانون تكافؤ الفرص الائتمانية بالولايات المتحدة" ، تم الاعتراف بالتسجيل في النهاية.

تمثلت إحدى الخطوات المهمة في تطوير نظام التصنيف الائتماني في ظهور تصنيف السلوك في أوائل التسعينيات. والغرض منه هو توقع مدفوعات العملاء الحاليين.

في الآونة الأخيرة ، كان تطوير أنظمة التسجيل مدفوعًا بالتنظيم من قبل البيئة الخارجية. كجزء من متطلبات كفاية رأس المال المفروضة على البنوك فيما يتعلق بدخول اتفاقية بازل الثانية حيز التنفيذ (لجنة بازل للرقابة المصرفية 2001) ، يجب على المؤسسات أن تراقب عن كثب المخاطر المرتبطة بمحافظ قروضها. تسمح لك طرق تسجيل الائتمان بالقيام بذلك.

منذ إدخال نظام التسجيل الأول ، تم استخدام العديد من الأساليب الحسابية والإحصائية. ومن بين الإحصائيات: التحليل التمييزي ، والانحدار الخطي ، والانحدار اللوجستي ، وشجرة القرار. طرق أخرى جاءت من الرياضيات: البرمجة الرياضية ، الشبكات العصبية ، الخوارزميات الجينية والأنظمة الخبيرة. بعد ذلك ، سنحلل الطرق الأكثر شيوعًا ونتحدث عن مزاياها وعيوبها.

1.2 تحليل التمايز الخطي والانحدار الخطي

التحليل المميز الخطي هو طريقة لتصنيف الكائنات إلى فئات محددة مسبقًا. الفكرة هي العثور على مجموعة خطية من المتغيرات التوضيحية التي من شأنها أن تصنف الكائنات على أفضل وجه. يقصد بأفضل قسمة هو الذي يوفر أقصى مسافة بين متوسطات هذه الفئات. يتم احتساب النتيجة كدالة خطية لقيم سمات العميل:

هنا ، قيم سمات العميل ، هي معلمات نموذجية تزيد من العلاقة

أين هو متجه المتوسطات لـ جيدو سيءالعملاء ، هي مصفوفة التغاير المشتركة.

تفترض الطريقة التمييزية الخطية تحقيق شرطين. أولاً ، يجب أن تتطابق مصفوفات التغاير للمتغيرات المستقلة لكلا المجموعتين. ثانيًا ، يجب توزيع المتغيرات المستقلة بشكل طبيعي. غالبًا ما تكون المتغيرات المستقلة في عملية التسجيل منفصلة أو غير موزعة بشكل طبيعي. وبالتالي ، هناك مشاكل في تطبيق هذه الطريقة. ومع ذلك ، فقد ثبت أنه حتى في حالة انتهاك الحياة الطبيعية ، فإن هذه الطريقة قابلة للتطبيق على نطاق واسع. ميزته هي سهولة الاستخدام.

يتم أيضًا استخدام طريقة انحدار خطي مماثلة لإنشاء نموذج التسجيل. في حالة وجود فئتين ، يكون مكافئًا لطريقة تحليل التمايز الخطي ويعبر عن اعتماد متغير واحد (تابع) على متغير آخر (مستقل). بشكل عام يبدو مثل هذا:

المتغير التابع؛

المتغيرات التفسيرية المستقلة.

معاملات الانحدار غير المعروفة التي تم العثور عليها بطريقة المربعات الصغرى ؛

لتطبيق نموذج التسجيل الخطي ، يلزم الافتراض التالي: يجب أن تكون العلاقة بين المتغيرات التابعة والمستقلة خطية. خلاف ذلك ، فإن دقة التقدير تتدهور بشكل كبير. يجب أن تكون الأخطاء مستقلة وموزعة بشكل طبيعي.

كما هو الحال مع التحليل التمييزي ، في ظل ظروف تسجيل الائتمان ، غالبًا ما يتم انتهاك الافتراضات المطلوبة لتطبيق الانحدار الخطي. قد يعطي الانحدار الخطي تقدير احتمالية خارج النطاق ، وهو أمر غير مقبول. على سبيل المثال ، ليس للانحدار اللوجستي هذا العيب.

1.3 الانحدار اللوجيستي واحتمال الانحدار

تعد هذه الأنواع من الانحدار أكثر ملاءمة لبناء نموذج تسجيل النقاط ، لأنها تسمح بعرض فئوي للبيانات. يُعرَّف نموذج الانحدار اللوجستي على النحو التالي:

أين تقدير احتمالية أن يكون العميل "سيئًا" , - متجه لمعلمات الانحدار غير المعروفة التي يتم حسابها عبر شرط تعظيم نسبة الاحتمالية.

يعتمد نموذج الانحدار اللوجستي على دالة اللوغاريتم. بدوره ، يعتمد الانحدار الاحتمالي على التوزيع الطبيعي ويتم تقديمه على النحو التالي:

أين. تم العثور على المتجه بنفس الطريقة كما في نموذج الانحدار اللوجستي.

نظرًا لأن الانحدار اللوجستي والانحدار الاحتمالي يستخدمان توزيعات متشابهة في الشكل ، فإن نتائج تطبيق هذه النماذج متشابهة أيضًا. يُفضل الانحدار اللوجستي لأن العمليات الحسابية أبسط من الانحدار الاحتمالي وهناك المزيد من الأدوات للعمل معها. نظرًا لطبيعته الثنائية ، يُفضل الانحدار اللوجستي على الانحدار الخطي عند استخدامه لبناء نماذج التسجيل. في الممارسة العملية ، وجد أن الاختلاف في دقة النتائج المتوقعة غير مهم. ومع ذلك ، هناك غلبة للانحدار اللوجستي في أنظمة التسجيل.

1.4 الشبكات العصبية

الشبكات العصبية الاصطناعية هي محاكاة للشبكات العصبية الموجودة في الطبيعة. نشأ هذا المفهوم عند محاولة نمذجة العمليات التي تحدث في الدماغ البشري.

الشبكات العصبية ، التي تسمى أيضًا الإدراك متعدد الطبقات ، مناسبة بشكل خاص لحل مشكلة التصنيف. يتم استخدامها على نطاق واسع في مجالات متنوعة: تمويل، علوم الكمبيوتروالفيزياء والطب. تعود شعبية الشبكات العصبية جزئيًا إلى القدرة على نمذجة المواقف المعقدة بتكلفة قليلة للمستخدم. بحكم طبيعتها ، تكتشف الشبكات العصبية تلقائيًا أي حالة غير خطية في البيانات وتضبط وفقًا لذلك. أيضًا ، الشبكات العصبية متعددة الطبقات هي مقاربات عالمية ، أي يمكنها تقريب أي وظيفة بالدقة المطلوبة.

تتكون الشبكات العصبية من طبقات تتكون بدورها من عقد. هناك 3 أنواع من الطبقات في الشبكات: الإدخال ، المخفي ، الإخراج. تتكون طبقة الإدخال من سمات العميل مثل الجنس والعمر وما إلى ذلك.

يتم تمثيل ناتج العقدة k مع مدخلات m على النحو التالي:

أين هي وظيفة التنشيط ، هو ناقل بيانات الإدخال ، هو ناقل الوزن الذي يشير إلى قوة الاتصال بين العقد.

العيب الرئيسي هو أنه على الرغم من القدرة على تحقيق دقة عالية للتنبؤ ، فمن المستحيل فهم أسباب اتخاذ هذا القرار أو ذاك.

في سياق التقييم الائتماني ، ثبت أن الشبكات العصبية تؤدي إلى جانب الأساليب التقليدية.

1.5 تحليل CHAID

هذه الطريقة رائعة لإيجاد العلاقات بين البيانات ، خاصةً إذا كانت العلاقات غير خطية. يتم استخدامه لبناء أشجار القرار ، وله الكثير من القواسم المشتركة مع الطرق التقليدية مثل التحليل التمييزي والانحدار الخطي.

الاختصار CHAID هو اختصار لـ Chi-squared Automated Interaction Detector.

إن مرونة هذه الطريقة تجعلها جذابة للاستخدام ، لكن هذا لا يعني أنه يجب استخدامها بدلاً من الطرق التقليدية. في حالة وجود افتراضات نظرية صارمة حول التوزيع ، يفضل استخدام الطرق التقليدية. كأسلوب بحث أو عندما تفشل الطرق التقليدية ، يعد تحليل CHAID أداة غير مسبوقة.

يبني CHAID أشجارًا غير ثنائية (أي الأشجار التي يمكن أن تحتوي على أكثر من فرعين) استنادًا إلى خوارزمية بسيطة نسبيًا مناسبة بشكل خاص لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. تعتمد الخوارزمية على تطبيق اختبار مربع كاي.

1.6 طرق أخرى

شجرة القرار.

تقسم الطريقة البيانات إلى مجموعات فرعية ، كل منها أكثر اتساقًا في سلوكها من مجموعة البيانات الأصلية. يتم تقسيم كل مجموعة من هذه المجموعات الفرعية وفقًا لنفس الخوارزمية. نتيجة التقسيم تسمى "ورقة" هذه الشجرة. هناك طرق أخرى تعمل على مبدأ مماثل.

مزايا هذه الطريقة هي البساطة والحدس. الطريقة قادرة على العمل مع الملاحظات المفقودة. إنه قابل للتطبيق بشكل خاص في الحالة التي لا يُعرف فيها أي شيء عمليًا عن البيانات قبل دراستها ومن المستحيل بناء أي تخمينات أو فرضيات.

العيب الرئيسي لهذه الطريقة هو تعقيد حسابات الكمبيوتر. نظرًا لضخامة الأشجار الناتجة ، فإن عملية دراسة النموذج شاقة. قد تؤدي التغييرات في الموقف إلى مراجعة شجرة القرار بأكملها.

في الأساس ، يتم استخدام الطريقة كمساعد. على سبيل المثال ، لتحديد المتغيرات التي تشرح بقوة سلوك المتغير التابع.

طريقةكأقرب الجيران. الطريقة اللامعلمية لتصنيف الكائن. استنادًا إلى مقياس يقيس التشابه بين البيانات.

في البداية ، يتم إدخال بيانات التدريب ، مقسمة إلى فصول. ثم يتم إدخال البيانات المقدرة ويتم تحديد التشابه بين البيانات المدخلة وبيانات التدريب. بناءً على المقياس ، يتم اختيار k أقرب الجيران. يتم تعيين العنصر الجديد للفئة التي ينتمي إليها معظم جيرانه.

يتم تحديد عدد الجيران k من خلال المقايضة بين التعويض والتشتت. كلما كانت الفئة أصغر ، يتم اختيار k الأصغر. في هذه الحالة ، ليس من الضروري أن تكون النتيجة أفضل بالنسبة لـ k الكبيرة.

تتمثل إحدى مزايا هذه الطريقة في سهولة إضافة بيانات جديدة دون تغيير النموذج. تسمح الطبيعة اللامعلمية لهذه الطريقة للفرد بالعمل مع اللاعقلانية في وظائف المخاطرة في مساحة الميزة.

يعد عدم وجود طريقة رسمية لاختيار k واستحالة تفسير احتمالي للنتيجة ، نظرًا لأن النتيجة هي الترددات المتوقعة ، هي العيوب الرئيسية للطريقة. يمكن حل هذه الصعوبات باستخدام طريقة التقريب بايزي.

هذه الطريقة قليلة الاستخدام في التهديف. أحد أسباب ذلك هو أنه من أجل تصنيف كائن واحد ، من الضروري أن يكون لديك أساس على جميع الكائنات.

أحدث دعم شاحنات النقل، المبني على التعلم الآلي ، أثبت أنه ليس أسوأ من طرق التسجيل التقليدية. وتتكون من عمليتين: الأولى تحول بيانات الإدخال إلى بيانات عالية الأبعاد في فضاء الميزة ؛ الثاني يصنف البيانات باستخدام مصنف خطي. يمكن أن يكون المصنف ، على سبيل المثال ، تحليل تمييزي خطي.

1.7 مقارنة الطرق المختلفة

تم إجراء عدد من الدراسات المقارنة لطرق التسجيل. كانت معايير التصنيف هي النسبة المئوية لأخطاء التصنيف ومنحنى ROC. تمت دراسة 8 مجموعات بيانات.

	متوسط ​​تقييم
الشبكات العصبية
ناقلات الدعم
الانحدار اللوجستي
تحليل التمييز الخطي
LS-SVMs الخطية
ممتدة شجرة بايز
مصنف بايز ساذج
وظائف الأساس الشعاعي
ك أقرب الجيران (ك = 100)
SVM الخطي
التحليل التمييزي التربيعي
شجرة القرار
البرمجة الخطية
شجرة القرار
شجرة القرار
ك أقرب الجيران (ك = 10)
شجرة القرار

يوضح الجدول أن الشبكات العصبية وآلة المتجه الداعمة كانت الأفضل في مجموعات البيانات الثمانية قيد الدراسة. بالإضافة إلى ذلك ، أظهرت الأساليب التقليدية مثل التحليل الخطي والتمييزي أنها تنافسية. ويترتب على ذلك أنه من المحتمل أن تكون معظم بيانات التصنيف الائتماني غير خطية إلى حد ما. نتيجة لذلك ، أثبتت الطرق الخطية أنها على مستوى مع الأساليب غير الخطية.

لا يوجد نموذج تسجيل أمثل لكل حالة. يعتمد اختيار النموذج على البيانات والغرض من إنشاء النموذج. أيضًا ، الطريقة التي تقدر الأفضل ليست بالضرورة الأفضل في موقف معين.

الفصل 2 النهج التجريبي البايزي

في هذا الفصل ، سوف نحلل نهج بايز التجريبي ونستخدمه لبناء نموذج تسجيل. وسيستند البناء على إحصاءات قروض المستهلكين لبنك "سبيربنك روسيا".

2.1 بيان المشكلة

لنفترض أن هناك بنكًا معينًا يعمل في إقراض الأفراد. يتقدم العملاء إلى البنوك للحصول على قروض. يتخذ البنك قرار إصدار القرض بناءً على معلومات حول العميل.

يتلقى البنك معلومات عن العميل من مصادر مختلفة: من العميل نفسه ومن مكتب الائتمان ومن مصادر أخرى. سننظر في المعلومات المقدمة من العميل نفسه. يستلمها البنك من خلال استبيان يملأه المقترض.

في الاستبيان ، يشير المقترض إلى البيانات التالية: الجنس ، والعمر ، والحالة الاجتماعية ، ووجود الأطفال ، والدخل الشهري ، وتوافر العقارات ، وما إلى ذلك.

بناءً على هذه البيانات ، سنقسم العملاء إلى مجموعات متشابهة في بعض النواحي. لكل عميل ، من خلال طريقة بايزي ، سنجد تصنيفًا - الاحتمال التجريبي بأن يسدد العميل القرض ، بشرط أن يكون ينتمي إلى هذه المجموعة.

لتطبيق الطريقة ، يجب أن تستوفي البيانات الشروط التالية:

الاستقلال - لا يتواطأ العملاء على سداد القرض ؛

التجانس - البيانات مأخوذة من واحد سكان;

قابلية التجهيز - من المرجح أن يتم توزيع العملاء في مجموعات.

يتم التحقق من تنفيذها أدناه.

2.2 بناء نموذج التهديف

نقدم مساحة احتمالية. دعونا نحدد في هذه المساحة - عميل البنك.

لكل عميل للبنك مجموعة من الخصائص وفقًا للاستبيان المكتمل. على سبيل المثال: متزوج أم لا ، مستوى الدخل مقسم إلى فئات ، ملكية سيارة وخصائص أخرى. وفقًا لهذه الخصائص ، نقدم قسمًا للمساحة إلى مجموعات

وبالتالي ، يتم تقسيم مجموعة العملاء إلى مجموعات.

دعنا نقدم المتغيرات العشوائية.

عدد العملاء في المجموعة j.

من البيانات ، يمكننا إنشاء توزيع احتمالي تجريبي مشترك.

أين هو الاحتمال التجريبي المسبق للحدث أ ،

الاحتمال التجريبي للحدث B تحت الشرط A ،

الاحتمال التجريبي لحدث أ تحت الشرط ب ، والذي يسمى الاحتمال اللاحق ،

الاحتمال التجريبي للحدث ب.

تسمح لك هذه الصيغة بالمبالغة في تقدير احتمالية الحدث "أ" ، نظرًا لوقوع الحدث "ب".

من تعريف الاحتمال الشرطي ، يمكننا أن نكتب:

بالتعبير عن (1) واستبدال التعبير في هذه الصيغة ، نحصل على:

2.3 تطبيق نموذج على البيانات

لدينا بيانات عن عملاء 1977 لـ Sberbank في روسيا ، بما في ذلك معلومات حول ما إذا كانوا قد سددوا القرض أم لا.

لتطبيق نهج بايز ، من الضروري التأكد من استيفاء 3 فرضيات:

· عند الاستقلال - لا يتواطأ العملاء على سداد القرض أو عدم دفعه ؛

حول التجانس - البيانات مأخوذة من مجموعة سكانية واحدة ؛

· حول نوع التوزيع - يتم توزيع البيانات بشكل متساوٍ.

فرضية الاستقلال

لاختبار هذه الفرضية ، نستخدم اختبار رتبة سبيرمان. إحصائية هذا المعيار هي معامل ارتباط الرتبة المحدد على النحو التالي.

يتم إعطاء سلسلتين من الملاحظات: i. بناءً على هذه الملاحظات ، نقوم ببناء أزواج من الرتب. نعني بالترتيب عدد المكان الذي تشغله الملاحظة في سلسلة متغيرة. نحن نفهم الترتيب بنفس الطريقة. ثم نعيد ترتيب أزواج الرتب بترتيب تصاعدي للمكون الأول. دعنا نشير إلى السلسلة الناتجة.

تم العثور على معامل الارتباط بالصيغة:

المنطقة الحرجة للمعيار. لإيجاد ذلك ، نستخدم حقيقة أن قانون التوزيع يميل إلى n الكبيرة. من هنا. ها هي دالة التوزيع لقانون غاوسي القياسي.

عند مستوى الدلالة = 1.959964. حدود المنطقة الحرجة. معامل الارتباط الموجود.

وبالتالي ، فإن إحصائيات المعيار لا تقع في منطقته الحرجة ، ويمكننا قبول فرضية الاستقلال عند مستوى دلالة 0.05.

فرضية التجانس

تمت صياغة الفرضية على النحو التالي. إعطاء عينتين ومن التوزيعات وعلى التوالي ، مع وظائف التوزيع و. ثم فرضية التجانس.

لاختبار هذه الفرضية ، نستخدم معيار سميرنوف.

إحصائيات هذا المعيار هي ، أين توجد وظائف التوزيع التجريبية المبنية على العينات و. المنطقة الحرجة محددة في النموذج. بالنسبة إلى n و m الكبيرين ، يمكن اعتبار حدود المنطقة الحرجة مساوية لأين. هي دالة توزيع Kolmogorov.

وبالتالي ، يتم رفض فرضية التجانس إذا. عند مستوى دلالة 0.05. هي حدود المنطقة الحرجة. إحصائيات.

لا يقع إحصاء الاختبار في المنطقة الحرجة ، ويمكننا قبول فرضية التجانس عند مستوى أهمية 0.05.

فرضية حول نوع التوزيع

دعونا نصوغ فرضية. حصلنا على عينة من توزيع مع دالة توزيع غير معروفة. من الضروري التحقق من أن هذه هي دالة التوزيع للتوزيع المنتظم على الفاصل الزمني.

للقيام بذلك ، نستخدم اختبار Pearson لجودة الملاءمة.

إحصائية الاختبار هي. هنا هو تكرار ضرب الملاحظات في الجزء الأول، - احتمال الدخول في الجزء الأول. إذا كانت الفرضية التي يتم اختبارها صحيحة ، فإن الإحصائيات تخضع لتوزيع مربع كاي مع درجة k-1 من الحرية.

يتم رفض الفرضية إذا تجاوز الإحصاء القيمة الحرجة.

سنقوم بحساب قيمة الإحصائيات باستخدام حزمة برنامج Statistica - = 24.19468 ، k-1 = 39. حدود المنطقة الحرجة عند مستوى الأهمية.

وبالتالي ، فإن قيمة الإحصائيات لا تتجاوز المستوى الحرج ، ويتم قبول فرضية التوزيع الموحد للعملاء حسب المجموعات عند مستوى دلالة 0.05.

لذا ، فإن البيانات تفي بجميع الفرضيات المذكورة أعلاه ، ويمكننا البدء في إيجاد التصنيفات.

البيانات المتاحة تحتوي على الكثير خصائص مختلفةعملاء. بالنسبة للبناء ، سوف نستخدم 4 منهم ، الأكثر أهمية. إن محدودية العينة (عناصر 1977) لا تسمح لنا بأخذ المزيد من العناصر.

الخصائص المختارة: عمر وجنس المقترض ، وجود أطفال ، أقساط سداد القرض بالنسبة المئوية من إجمالي دخل المقترض. يأخذ العمر المميز 3 قيم - 18-29 ، 30-45 ، 46-… ؛ نوع الجنس للمقترض قيمتان - ذكر وأنثى ؛ وجود الأطفال له معنيان - يوجد أطفال ولا يوجد أطفال ؛ تأخذ المدفوعات 5 قيم - (<5%),(6-10%), (11-16%), (17-22%),(23-55%).

كل قيمة محددة للخاصية سوف تسمى خاصية للمقترض. دعنا نقسم جميع عملائنا إلى مجموعات ، بناءً على وجود خاصية معينة في عميل معين. على سبيل المثال ، هناك العديد من العملاء الذين ليس لديهم أطفال.

فيما يلي الرموز:

أطفال ، = ليس لديهم أطفال ، = لديهم أطفال ؛

العمر ، = العمر 1 (18-29) ، = العمر الثاني (30-45) ، = العمر 3 (46- ...) ؛

الجنس = أنثى = ذكر ؛

أقساط سداد القرض بالنسبة المئوية من إجمالي دخل المقترض ، = In1 (<5), =Вып2(6-10), =Вып3(11-16), =Вып4(17-22), =Вып5(23-55).

نحن نشكل مجموعات جديدة كمزيج من جميع الخصائص الممكنة للعميل - لكل ما هو ممكن على سبيل المثال ، تتكون المجموعة من نساء تتراوح أعمارهن بين 18 و 29 عامًا بدون أطفال يدفعون<5% от своего суммарного дохода. Количество таких множеств равно 60.

الجدول 2.1. ضبط الترميز.

						لا يوجد اطفال	إنجاب الأطفال

لاحظ أنه - يشكل قسمًا لمجموعة العملاء بأكملها:

دعونا نبني توزيعًا تجريبيًا مشتركًا لمتغيرين عشوائيين منفصلين - وحيث = (0،1) ، = (، أنا = 1: 60). سنقوم ببنائها كنسبة عدد العملاء الذين يرضون زوجًا من قيم المتغيرات العشوائية (X ، Y) إلى إجمالي عدد العملاء.

نحدد عدد العملاء المطابق لكل زوج محتمل (X ، Y).

الجدول 2.2. عدد العملاء الذين سددوا ولم يسددوا القرض في كل مجموعة. 0- عاد القرض ، 1- لم يعيد القرض.

دعونا نبني توزيع احتمالي تجريبي مشترك. للقيام بذلك ، نقسم عدد العملاء الذين عادوا ولم نرد القرض في كل مجموعة على العدد الإجمالي للعملاء.

الجدول 2.3. التوزيع الاحتمالي التجريبي المشترك.

الشكل 2.1. دالة التوزيع التجريبية عند X = 0.

الشكل 2.2. دالة التوزيع التجريبية لـ X = 1.

الشكل 2.3. رسم بياني لتوزيع المفصل عند X = 0.

الشكل 2.4. رسم بياني لتوزيع المفصل عند X = 1.

لنجد التوزيع التجريبي لاحتمالات الدخول في كل مجموعة. للقيام بذلك ، نقسم عدد العملاء في كل مجموعة على العدد الإجمالي للعملاء. العدد الإجمالي للعملاء.

الجدول 2.4. التوزيع التجريبي لاحتمالات الدخول في كل مجموعة.

الشكل 2.5. رسم بياني للانضمام إلى المجموعة الأولى.

بناءً على ذلك ، حصلنا على التصنيف:

عملاء من 60 مجموعة خطر

العملاء من المجموعات 1-5 ، 7-12 ، 15 ، 17 ، 25 ، 31 ، 32 ، 33 ، 35-37 ، 39 ، 40 ، 42 ، 54-56 ، 58 - مخاطر متوسطة

· العملاء من المجموعات 6 ، 13 ، 14 ، 16 ، 18-24 ، 26-30 ، 34 ، 38 ، 41 ، 43-53 ، 57 ، 59 موثوق بهم

الفصل 3. النهج القائم على مشكلة مونج - كانتوروفيتش

3.1 مشكلة مونج كانتوروفيتش

مشكلة مونج.

بالنظر إلى مساحتين للاحتمال ووظيفة غير سالبة قابلة للقياس على ، ...

وثائق مماثلة

التحليل التمييزي كفرع من التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات. تحليل تمييزي بموجب القانون العادي لتوزيع المؤشرات. تطبيق التحليل التمييزي في وجود عينتين تدريبيتين. حل المشكلة في إحصائيات النظام.

ورقة المصطلح ، تمت إضافة 01/21/2011


نماذج التحليل التمييزي. فاعلية النماذج الغربية والروسية الكلاسيكية للتنبؤ بالإفلاس. صناعة محددة. وصف المقالات ، بما في ذلك خصائص العينة ، والطريقة ، وقائمة العوامل ، والقوة التنبؤية لطريقة التحليل.

الملخص ، تمت الإضافة في 07/24/2016


أساسيات تحليل الانحدار الخطي. ميزات استخدام وظيفة Cobb-Douglas. تطبيق الانحدار الخطي المتعدد. جوهر طريقة المربعات الصغرى. طرق لتجنب الارتباط الخاطئ. التحقق من أهمية معاملات الانحدار.

الملخص ، تمت الإضافة بتاريخ 31/10/2009


التصنيف الاقتصادي للدول ، خصائص المؤشرات الرئيسية للتنمية الاقتصادية. طرق التحليل الإحصائي ، وصف التحليل العنقودي والعنصري والتحليل البياني. معلمات دراسة الأمن الاقتصادي.

أطروحة تمت إضافة 10/14/2013


تاريخ ظهور تحليل التكلفة الوظيفية ومنهجيته ومبادئه ومهامه ومراحل تنفيذه. استخدام تحليل النظام والتطوير عنصرًا تلو الآخر لتصميم كل جزء Yu.M. سوبوليف. تطبيق تحليل التكلفة الوظيفية.

الاختبار ، تمت الإضافة بتاريخ 04/08/2012


الأسس النظرية والمنهجية للتحليل الاقتصادي وموضوعه وموضوعه ومهامه. خصائص مبادئ التحليل الاقتصادي ومقاربات وخصائص استخدامها في الممارسة العملية. تحديد اتجاهات تطوير المؤسسة بناءً على التحليل.

ورقة مصطلح ، تمت الإضافة 12/20/2010


جوهر وتطبيق طريقة المربعات الصغرى للانحدار الخطي أحادي الاتجاه. إيجاد معامل المرونة للنموذج المحدد عند نقطة معينة X وتحليله الاقتصادي. توقع الخسارة على أساس الانحدار الخطي.

الاختبار ، تمت إضافة 06/15/2009


جوهر نموذج أولسون كواحد من أكثر التطورات الحديثة الواعدة في نظرية تقييم الشركة. EVO في التقييم العملي ، ملامح عملها في روسيا. ملامح أولسون وفيلثام أولسون ديناميكيات المعلومات الخطية.

الاختبار ، تمت إضافة 04/07/2011


مفهوم المعلومات الاقتصادية وجوهرها وخصائصها وتصنيفها واصنافها وخصائصها وسماتها المميزة. جوهر وموضوع وأغراض التحليل الاقتصادي والأهداف والغايات. علاقة التحليل بالعلوم الأخرى وتنظيمها.

ورقة الغش ، تمت الإضافة في 04/05/2009


طرق تطوير نموذج اقتصادي رياضي: بيان المشكلة ، نظام المتغيرات والقيود. أنواع حلول النموذج الاقتصادي الرياضي لتحسين هيكل الإنتاج لمؤسسة زراعية ، وتحليل التقديرات المزدوجة.

ترتبط زيادة ربحية عمليات الإقراض بشكل مباشر بجودة تقييم مخاطر الائتمان. اعتمادًا على تصنيف العميل حسب مجموعات المخاطر ، يقرر البنك ما إذا كان سيصدر قرضًا أم لا ، وما هو الحد الائتماني والفائدة التي يجب تعيينها.

في الممارسة العالمية ، هناك طريقتان رئيسيتان لتقييم مخاطر الإقراض ، يمكن استخدامهما بشكل منفصل أو بالاشتراك مع بعضهما البعض:

• رأي شخصي من الخبراء أو مسؤولي القروض ؛
• أنظمة التسجيل الآلي.

هذه المقالة مخصصة للممارسة الغربية في استخدام أنظمة التسجيل ، والتي تستخدم حاليًا على نطاق واسع في جميع البلدان المتقدمة اقتصاديًا. على الرغم من أن تسجيل النقاط هو أحد أكثر الأمثلة نجاحًا على استخدام الأساليب الرياضية والإحصائية في الأعمال التجارية ، إلا أنه يتم تجاهل هذا الموضوع بشكل غير مستحق في الصحافة الروسية. الغرض من هذا المنشور هو سد هذه الفجوة وتقديم نظرة عامة عامة عن تاريخ وممارسة التسجيل. نظرًا لأن المقالة مخصصة لمجموعة واسعة إلى حد ما من القراء ، فهي توفر فقط وصفًا عامًا جدًا لكيفية عمل الدرجات. لا تتأثر الأسس والمبررات النظرية لقانونية استخدام طريقة أو أخرى هنا.

نظرًا لأن التقييم الائتماني يستخدم بشكل أساسي في إقراض الأفراد ، وخاصة في الائتمان الاستهلاكي للقروض غير المضمونة ، فإن المناقشة التالية ستركز على تقييم مخاطر الائتمان للمقترضين - الأفراد.

تعريف الجدارة الائتمانية والمعلومات المستخدمة للتنبؤ بها

لتقييم مخاطر الائتمان ، يتم إجراء تحليل للجدارة الائتمانية للمقترض ، وهو ما يعني في الممارسة المصرفية الروسية قدرةشخص اعتباري أو طبيعي لسداد التزامات ديونه بالكامل وفي الوقت المناسب. في الممارسة المصرفية الغربية ، يتم تفسير الجدارة الائتمانية على أنها يتمنىمتصلا فرصةسداد الالتزامات الصادرة في الوقت المناسب. فيما يلي ، سوف نستخدم مصطلح "الجدارة الائتمانية" بهذا المعنى. وفقًا لهذا التعريف ، فإن المهمة الرئيسية للتقييم ليس فقط معرفة ما إذا كان العميل قادرًا على سداد القرض أم لا ، ولكن أيضًا درجة موثوقية والتزام العميل. وبعبارة أخرى ، فإن التقييم الائتماني يقيم مدى الجدارة الائتمانية للعميل ، أي مدى "استحقاقه" للقرض.

التهديفهو نموذج رياضي أو إحصائي يحاول البنك من خلاله ، استنادًا إلى التاريخ الائتماني للعملاء "السابقين" ، تحديد مدى احتمالية قيام مقترض محتمل معين بسداد القرض في الوقت المحدد.

في النظام المصرفي الغربي ، عندما يتقدم الشخص بطلب للحصول على قرض ، قد يكون لدى البنك المعلومات التالية للتحليل:

استبيان يملؤه المقترض ؛

معلومات عن هذا المقترض من مكتب الائتمان - وهي منظمة تخزن التاريخ الائتماني لكامل السكان البالغين في الدولة ؛

بيانات حول حركات الحساب ، إذا كنا نتحدث عن عميل حالي للبنك.

يعمل محللو الائتمان بالمفاهيم التالية: "خصائص" العملاء (في المصطلحات الرياضية - المتغيرات والعوامل) و "العلامات" - القيم التي يأخذها المتغير. إذا تخيلنا استبيانًا يملأه العميل ، فإن الخصائص هي أسئلة الاستبيان (العمر ، الحالة الاجتماعية ، المهنة) ، والعلامات هي الإجابات على هذه الأسئلة.

في أبسط أشكاله ، يكون نموذج التسجيل عبارة عن مجموع مرجح لخصائص معينة. النتيجة هي مؤشر متكامل (الدرجة) ؛ فكلما ارتفعت ، زادت موثوقية العميل ، ويمكن للبنك ترتيب عملائه من أجل زيادة الجدارة الائتمانية.

تتم مقارنة المؤشر المتكامل لكل عميل بحد رقمي معين ، أو خط فاصل ، والذي ، في جوهره ، هو خط التعادل ويتم حسابه من نسبة عدد العملاء الذين يدفعون في الوقت المحدد ، في المتوسط ​​، المطلوبين في الأمر بتعويض خسائر مدين واحد. يتم منح العملاء الذين لديهم مؤشر متكامل فوق هذا الخط قرضًا ، بينما لا يتم منح العملاء الذين لديهم مؤشر متكامل أسفل هذا الخط.

كل هذا يبدو بسيطًا للغاية ، ولكن الجزء الصعب هو تحديد الميزات التي يجب تضمينها في النموذج وأي أوزان يجب مطابقتها. هناك عدة طرق لحل هذه المشكلة ، والتي سيتم مناقشتها في قسم أساليب تصنيف العميل.

لا تتمثل فلسفة تسجيل النقاط في إيجاد تفسير لسبب عدم دفع هذا الشخص. يسلط التقييم الدرجات الضوء على تلك الخصائص الأكثر ارتباطًا بعدم الموثوقية أو ، على العكس من ذلك ، بموثوقية العميل. لا نعرف ما إذا كان هذا المقترض سيسدد القرض ، لكننا نعلم أنه في الماضي ، لم يسدد الأشخاص في هذا العمر نفس المهنة ، مع نفس المستوى التعليمي ونفس عدد المعالين. لذلك ، لن نعطي الفضل لهذا الشخص.

هذه هي الطبيعة التمييزية (ليس من الناحية الإحصائية ، ولكن بالمعنى الاجتماعي للكلمة) للتسجيل ، أي إذا كان الشخص قريبًا رسميًا من مجموعة ذات تاريخ ائتماني سيئ ، فلن يمنحه قرضًا. لذلك ، حتى مع وجود درجة عالية جدًا من استخدام أنظمة التسجيل الآلي ، يحدث التدخل الذاتي عندما يكون لدى موظف القرض معلومات إضافية تثبت أن الشخص المصنف على أنه غير موثوق به هو في الواقع "جيد" ، والعكس صحيح.

ما هي الخصائص الأكثر "قيمة" للتنبؤ بمخاطر الائتمان؟ في المملكة المتحدة ، الخصائص التالية هي الأكثر استخدامًا:

عدد الأطفال / المعالين

مهنة

مهنة الزوج

دخل الزوج

منطقة السكن

تكلفة السكن

امتلاك هاتف

كم سنة عشت في هذا العنوان؟

كم سنة كنت في هذه الوظيفة؟

كم سنة كنت عميلاً لهذا البنك؟

لديك بطاقة ائتمان / دفتر شيكات

في البلدان الأخرى ، تختلف مجموعة الخصائص الأكثر ارتباطًا باحتمالية التخلف عن السداد - احتمال تخلف المقترض عن السداد أو تأخره في السداد - بسبب الخصائص الاقتصادية والاجتماعية والثقافية الوطنية. كلما زاد تجانس مجتمع العملاء الذي تم تطوير النموذج بناءً عليه ، زادت دقة التنبؤ الافتراضي. لذلك ، من الواضح أنه لا يمكن لأحد نقل نموذج تلقائيًا من بلد إلى آخر أو من بنك إلى آخر. حتى داخل نفس البنك ، هناك نماذج مختلفة لمجموعات العملاء المختلفة وأنواع مختلفة من القروض.

تاريخ تطور التهديف

التقييم الائتماني ، في جوهره ، هو طريقة لتصنيف جميع الفئات التي تهمنا إلى مجموعات مختلفة ، عندما لا نعرف السمة التي تفصل بين هذه المجموعات (ما إذا كان العميل سيعيد القرض أم لا) ، ولكن الخصائص الأخرى المتعلقة من المعروف أن أحد ما يهمنا. في الإحصاء ، طور فيشر أفكار تصنيف السكان إلى مجموعات في عام 1936 باستخدام النباتات كمثال. في عام 1941 ، طبق ديفيد دورانت هذه التقنية لأول مرة في تصنيف القروض إلى "سيئة" و "جيدة". تزامن ذلك مع الحرب العالمية الثانية ، عندما تم استدعاء جميع محللي الائتمان تقريبًا إلى المقدمة ، وواجهت البنوك الحاجة إلى استبدال هؤلاء المتخصصين بشكل عاجل. أجبرت البنوك محلليها على كتابة مجموعة من القواعد قبل مغادرتهم لتوجيه قرارهم بمنح قرض حتى يمكن إجراء التحليل من قبل غير متخصصين. كان هذا ، كما كان ، نموذجًا أوليًا للأنظمة الخبيرة المستقبلية.

في أوائل الخمسينيات. في سان فرانسيسكو ، تم تشكيل أول شركة استشارية في مجال التسجيل ، Fair Issac ، والتي لا تزال رائدة بين مطوري أنظمة التسجيل.

لكن الاستخدام الواسع النطاق للتسجيل بدأ مع انتشار بطاقات الائتمان. مع عدد الأشخاص الذين يتقدمون يوميًا للحصول على بطاقات الائتمان ، لم يكن أمام البنوك خيار سوى أتمتة عملية اتخاذ القرار لإصدار القرض. ومع ذلك ، سرعان ما أعربوا عن تقديرهم ليس فقط لسرعة معالجة طلبات القروض ، ولكن أيضًا جودة تقييم المخاطر. وفقًا لبعض الدراسات ، بعد إدخال أنظمة التسجيل ، انخفض مستوى الديون المعدومة إلى 50٪ ( تشرشل ج., نيفين ج., واتسون ر.// دور التصنيف الائتماني في قرار القرض. عالم الائتمان. مارس / 1977 مايرز ج., فورجي إي.تطوير أنظمة تقييم الائتمان العددي // مجلة الجمعية الإحصائية الأمريكية. سبتمبر / 1963).

في عام 1974 ، أصدرت الولايات المتحدة قانون تكافؤ الفرص الائتمانية ، الذي يحظر رفض القرض على أساس الخصائص التالية: العرق ، اللون ، الأصل القومي ، العمر ، الجنس ، الحالة الاجتماعية ، الدين ، تلقي المزايا الاجتماعية ، الدفاع عن المستهلك حقوق. في المملكة المتحدة ، يسمح القانون باستخدام المعلومات المتعلقة بالعمر والحالة الاجتماعية ، لكنه يحظر مراعاة أي إصابة جسدية وإعاقة (إعاقة). بالنسبة للمؤسسات الائتمانية ، أصبح استخدام أنظمة التسجيل دليلاً على تنفيذ قوانين مكافحة التمييز هذه - ليس للكمبيوتر أي تحيز.

بالإضافة إلى إرساء مبادئ الإنصاف في الإقراض ، كان تشريع الائتمان الأمريكي ، مثل قانون ائتمان المستهلك ، الذي تم تبنيه في المملكة المتحدة في نفس عام 1974 ، مهمًا لتشكيل خدمة مكتب الائتمان. في مثل هذه المكاتب ، يتم تسجيل السجل الائتماني لجميع الأشخاص الذين تقدموا للحصول على قرض في أي مؤسسة ائتمانية في الدولة.

تمتلك مكاتب الائتمان الأنواع التالية من البيانات:

الخصائص الاجتماعية والديموغرافية.

قرارات المحاكم (في حالة إحالة القضايا المتعلقة بالمطالبة بديون على قرض إلى المحكمة) ؛

معلومات عن حالات الإفلاس ؛

البيانات الخاصة بالمقترضين الأفراد التي يتم تلقيها من المؤسسات الائتمانية على أساس مبدأ "أنت - بالنسبة لي ، أنا - لك" ، أي يمكن للبنك تلقي معلومات عن عملاء البنوك الأخرى فقط إذا كان هو نفسه يقدم معلومات مماثلة.

يتم تنظيم نطاق وطبيعة المعلومات التي يحتفظ بها المكتب بشكل صارم بموجب قوانين كل بلد. في "التقنيات المصرفية" كان هناك بالفعل منشور حول مكاتب الائتمان في سبتمبر 1999 - "قضايا إنشاء مكتب ائتمان في روسيا". أود أن أضيف أنه بالإضافة إلى نماذج المكاتب التي تمت مناقشتها في المقالة ، هناك أيضًا شركات تجارية عبر وطنية ، مثل Experian و Equifax و TransUnion و Scorex. تستخدم هذه الشركات نفسها أنظمة تسجيل النقاط ، وفي كثير من الحالات لا تبيع للعملاء معلومات "خام" ، بل هي مؤشر متكامل جاهز يتم إدخاله في النظام الآلي لمؤسسة ائتمانية.

أهمية مكاتب الائتمان عالية للغاية ، فوجودها يسمح لمنظمات الائتمان بإصدار قروض للعملاء الذين لم يتم خدمتهم من قبل من قبل هذه المنظمة. بالإضافة إلى ذلك ، يتم التعرف بشكل عام على قيمة التاريخ الائتماني السابق في التنبؤ باحتمالية التخلف عن السداد.

في الوقت الحالي ، أصبح تسجيل النقاط أكثر شيوعًا ليس فقط في تقييم المخاطر لأنواع مختلفة من القروض ، ولكن أيضًا في مجالات أخرى: في التسويق (لتحديد احتمالية استخدام هذه المجموعة المعينة من العملاء لهذا النوع من المنتجات) ، عند العمل مع المدينون (إذا تأخر العميل في الدفعة التالية ، ما هي طريقة التأثير الأكثر فعالية) ، عند تحديد الاحتيال على بطاقة الائتمان ، عند تحديد احتمال أن ينشق العميل عن منافس ، وما إلى ذلك.

طرق تصنيف العميل

لذلك ، لدينا قدر كبير من المعلومات المختلفة حول العملاء تحت تصرفنا. في هذا المحيط من المعلومات ، يصعب أحيانًا التنقل حتى مع موظف القروض الذي يتمتع بخبرة عمل كبيرة عند الإجابة ، على سبيل المثال ، السؤال - أي عميل يمثل خطرًا أكبر: رجل أعمال مطلق ليس لديه أطفال أو محامية متزوجة لديها ثلاثة أطفال ، على الرغم من حقيقة أن مستوى دخلهم هو نفسه؟ من أجل التمكن من مقارنة العملاء بخصائص مختلفة تمامًا واتخاذ قرارات الإقراض ليس بشكل حدسي ، ولكن على أساس معايير رسمية مرتبطة مباشرة باحتمالية التخلف عن السداد ، من الضروري بناء نموذج رياضي يسمح لنا بتقييم المعلومات مهم ويمكن إهماله.

من أجل بناء نموذج ، أولاً ، يتم عمل عينة من عملاء مؤسسة ائتمانية ، والتي من المعروف بالفعل ما إذا كانوا قد أثبتوا أنهم مقترضون جيدون أم لا ، وأحيانًا تسمى هذه العينة "تدريب". يمكن أن تتراوح من بضعة آلاف إلى مئات الآلاف ، وهي ليست مشكلة في الغرب ، حيث يمكن أن تتكون محفظة قروض الشركة من عشرات الملايين من العملاء. وتنقسم العينة إلى مجموعتين: المخاطر "الجيدة" و "السيئة". وهذا مبرر بمعنى أن البنك ، عند اتخاذ قرار بشأن الإقراض ، يختار في المرحلة الأولى من بين خيارين: تقديم قرض أو عدم منحه. على الرغم من "الطفولية" في تعريفات "جيد" / "سيئ" ، فهذه هي بالضبط المصطلحات التي يستخدمها محللو الائتمان.

قد يختلف تعريف المخاطرة "السيئة" اعتمادًا على سياسة البنك ؛ في أوروبا الغربية ، يُعتبر الخطر "السيئ" عادةً عميلاً يتأخر في الدفعة التالية لمدة ثلاثة أشهر. في بعض الأحيان تشمل المخاطر "السيئة" العملاء الذين يسددون القرض في وقت مبكر جدًا ، وليس لدى البنك الوقت لكسب أي شيء منهم.

وبالتالي ، فإن التصنيف هو مهمة تصنيف ، حيث ، بناءً على المعلومات المتاحة ، من الضروري الحصول على وظيفة تقسم بدقة أكبر عينة من العملاء إلى "سيئ" و "جيد".

لكن من الضروري أولاً تحويل المعلومات المتاحة إلى شكل يمكن تحليله. هناك طريقتان رئيسيتان مناسبتان للعمل بالخصائص الكمية والنوعية:

1. تحويل كل ميزة إلى متغير ثنائي منفصل. هذا النهج غير مريح لأنه يؤدي إلى عدد كبير من المتغيرات ، على الرغم من أنه لا يفرض أي علاقة إضافية بين المتغيرات التابعة والمستقلة.

   قم بتحويل كل خاصية إلى متغير يأخذ القيم المقابلة لنسبة عدد العملاء "السيئين" بسمة معينة إلى عدد العملاء "الجيدين" الذين لديهم نفس السمة. الخيار الأكثر تعقيدًا هو أخذ لوغاريتم هذه النسبة. وبالتالي ، تتلقى كل سمة قيمة عددية تقابل مستوى "خطورتها".

طرق التصنيف نفسها متنوعة للغاية وتشمل:

الأساليب الإحصائية القائمة على التحليل التمييزي (الانحدار الخطي ، الانحدار اللوجستي) ؛

متغيرات مختلفة من البرمجة الخطية ؛

شجرة التصنيف أو خوارزمية التقسيم العودي (RPA) ؛

الشبكات العصبية؛

الخوارزمية الجينية

طريقة الجار الأقرب.

الطرق التقليدية والأكثر شيوعًا هي طرق الانحدار ، الخطية في المقام الأول الانحدار متعدد المتغيرات :

ص = س + ث 1 × 1+ ث 2 × 2 + … + w n x n ,

أين ص- إحتمالية الخطأ، ث- معاملات الوزن ، x- خصائص العميل.

عيب هذا النموذج هو أنه على الجانب الأيسر من المعادلة يوجد احتمال يأخذ قيمًا من 0 إلى 1 ، بينما يمكن أن تأخذ المتغيرات الموجودة على الجانب الأيمن أي قيم من - Ґ إلى + Ґ.

الانحدار اللوجستييتغلب على هذا النقص:

تسجيل الدخول (ع / (1-ع)) = س + ث 1 × 1+ ث 2 × 2 + … + w n x n .

يتطلب تطبيق الانحدار اللوجستي عمليات حسابية أكثر تعقيدًا لاشتقاق الأوزان وبالتالي قاعدة كمبيوتر أكثر قوة وبرامج محسنة. ولكن مع المستوى الحالي لتطور تكنولوجيا الكمبيوتر ، فهذه ليست مشكلة ، وفي الوقت الحالي ، يعد الانحدار اللوجستي الرائد في أنظمة التسجيل.

تتمثل ميزة الانحدار اللوجستي في أنه يمكن تقسيم العملاء فرعيًا إلى مجموعتين (0 - سيئ ، 1 - جيد) ، أو إلى عدة مجموعات (1 ، 2 ، 3 ، 4 مجموعات خطر).

جميع طرق الانحدار حساسة للارتباط بين الخصائص ، لذلك لا ينبغي أن يكون هناك متغيرات توضيحية شديدة الارتباط في النموذج.

البرمجة الخطيةيؤدي أيضًا إلى نموذج تسجيل خطي. من المستحيل إجراء تصنيف دقيق تمامًا للعملاء السيئين والجيدين ، ولكن من المستحسن تقليل الخطأ إلى الحد الأدنى. يمكن صياغة المشكلة كبحث عن معاملات الوزن التي يكون الخطأ فيها ضئيلًا.

شجرة التصنيف والشبكات العصبيةهي أنظمة تقسم العملاء إلى مجموعات يكون فيها مستوى المخاطرة هو نفسه ويختلف إلى أقصى حد عن مستوى مخاطر المجموعات الأخرى. تُستخدم الشبكات العصبية بشكل أساسي في تحديد الجدارة الائتمانية للكيانات القانونية ، حيث يتم تحليل العينات الأصغر منها في الائتمان الاستهلاكي. لكن أكثر تطبيقاتهم نجاحًا كان اكتشاف الاحتيال على بطاقة الائتمان نظرًا لقدرتها على اكتشاف المواقف غير العادية (انظر: نورتون م.الأعمال العصبية // التقنيات المصرفية. 1995. رقم 3. س 73).

الخوارزمية الجينيةعلى أساس التشابه مع العملية البيولوجية للانتقاء الطبيعي. في مجال الإقراض ، يبدو الأمر على النحو التالي: توجد مجموعة من نماذج التصنيف "المتحولة" ، "المتقاطعة" ، ونتيجة لذلك ، يتم تحديد "الأقوى" ، أي النموذج الذي يعطي أكثر دقة تصنيف.

استخدام طريقة الجار الأقربيتم تحديد وحدة قياس لتحديد المسافة بين العملاء. يتلقى جميع العملاء في العينة موقعًا مكانيًا معينًا. يتم تصنيف كل عميل جديد حسب ما إذا كان هناك المزيد من العملاء الجيدين أو السيئين من حوله.

في الممارسة العملية ، يتم استخدام مزيج من عدة طرق ، وتحتفظ الشركات بنماذج التسجيل الخاصة بها في سرية تامة ، لذلك من الصعب تحديد الطريقة الأفضل. يمكن للمرء فقط استخلاص استنتاجات تقريبية بناءً على المنشورات العلمية ، فيما يلي جدول مقارن لدقة التصنيف لمختلف الأساليب التي جمعها البروفيسور ل.توماس ( توماس ل.مسح للائتمان والتسجيل السلوكي // جامعة إدنبرة. 1999).

يجب إجراء المقارنة أفقياً فقط لأن المؤلفين استخدموا تعريفات مختلفة للمخاطر "الجيدة" وأجروا دراسات على مجموعات وعينات مختلفة. يوضح الجدول النسبة المئوية للعملاء المصنفين بشكل صحيح. كان الغرض من جميع الدراسات المذكورة هو مقارنة فعالية طرق التصنيف المختلفة ، لذلك لا ينبغي الاستنتاج أن هذه الأرقام توضح فعالية أنظمة التسجيل بشكل عام ، حيث قيل بالفعل أن الأنظمة التجارية تستخدم عدة طرق.

طاولة

مصادر:

هينلي دبليو.الجوانب الإحصائية لتسجيل الائتمان. دكتوراه. أُطرُوحَة. جامعة مفتوحة. 1995.
بويل م., كروك ج., هاميلتون ر., توماس ل.طُبقت طرق تسجيل الائتمان على دافعي البطء في التصنيف الائتماني والتحكم في الائتمان // مطبعة جامعة أكسفورد. 1992.
سرينيفاسان ف., كيم ي.منح الائتمان: تحليل مقارن لإجراءات التصنيف // مجلة المالية. 1987. رقم 42.
يوباس م., كروك ج., روس ب.سجل الائتمان باستخدام التقنيات العصبية والتطورية // ورقة عمل 97/2 ، مركز أبحاث الائتمان ، جامعة إدنبرة.
Desai V.S., كونواي د., كروك ج., أوفرستريت ج.نماذج تسجيل الائتمان في بيئة الاتحاد الائتماني باستخدام الشبكات العصبية والخوارزميات الجينية // IMA J. الرياضيات المطبقة في الأعمال والصناعة. 8/1997.

لكل طريقة مزاياها وعيوبها ، بالإضافة إلى أن اختيار طريقة أو أخرى يرتبط باستراتيجية البنك والمتطلبات التي يعتبرها البنك ذات أولوية عند تطوير النماذج. تُظهر طرق الانحدار أهمية كل خاصية لتحديد مستوى الخطر ، وبالتالي فهي مهمة بشكل خاص في مرحلة تطوير الاستبيان الذي يملؤه العملاء. يمكن أن تعمل البرمجة الخطية على عدد كبير من المتغيرات وتشكل نموذجًا لشروط معينة: على سبيل المثال ، إذا كانت استراتيجية التسويق للبنك تستهدف الشباب ، فيمكنك إدخال شرط أن المؤشر المتكامل للشباب أعلى من أولئك الذين تزيد أعمارهم عن 60 عامًا. الشبكات العصبية وتكشف أشجار التصنيف عن العلاقات غير الخطية بين المتغيرات التي يمكن أن تؤدي إلى أخطاء في النماذج الخطية.

يتم التحقق من دقة التصنيف إما عن طريق طريقة "الاختبار المنزلق" للعينات الصغيرة (النموذج مبني على العينة بأكملها ، باستثناء عميل واحد ، يتم اختياره عشوائيًا ، ثم يتم فحصه على هذا العميل ، ويتم فرز جميع العملاء بهذه الطريقة) ، أو مع عينة كبيرة بما فيه الكفاية ، يتم تقسيمها إلى جزأين: أحدهما مبني ، والآخر - يتم فحصه.

القيود المتعلقة باستخدام التسجيل

هناك مشكلتان رئيسيتان في التهديف. الأول هو أن تصنيف العينة يتم فقط على العملاء الذين حصلوا على قرض. لن نعرف أبدًا كيف كان سيتصرف العملاء الذين حُرموا من الائتمان: من الممكن تمامًا أن يتحول جزء ما إلى مقترض مقبول تمامًا.

ولكن ، كقاعدة عامة ، يتم رفض القرض لأسباب جدية إلى حد ما. تقوم البنوك بإصلاح أسباب الرفض وتخزين المعلومات حول "الرافضين". وهذا يسمح لهم بإعادة بناء السكان الأصليين لمقدمي طلبات القروض.

المشكلة الثانية هي أن الناس تتغير بمرور الوقت ، وكذلك الظروف الاجتماعية والاقتصادية التي تؤثر على سلوك الناس. لذلك ، يجب تطوير نماذج التسجيل على عينة من العملاء الأكثر "حديثًا" ، والتحقق دوريًا من جودة النظام ، وعند تدهور الجودة ، قم بتطوير نموذج جديد. في الغرب ، يتم تطوير نموذج جديد في المتوسط ​​مرة كل عام ونصف ، وقد تختلف الفترة بين بدائل النموذج اعتمادًا على مدى استقرار الاقتصاد في ذلك الوقت. بالنسبة لروسيا ، من المحتمل أن تكون الفترة القصوى ستة أشهر ، وحتى ذلك الحين ، بشرط ألا تحدث صدمات أساسية مثل أحداث أغسطس 1998 خلال هذه الفترة.

يجري البحث حاليًا حول كيفية دمج الخصائص الاجتماعية والاقتصادية في النموذج بحيث يستمر لفترة أطول.

آفاق تطوير التهديف في روسيا

في روسيا ، يتم إعاقة استخدام أنظمة التقييم الائتماني ، أولاً وقبل كل شيء ، بسبب انخفاض حجم الإقراض. لكن مع النمو الاقتصادي (لنكن متفائلين) ، سيبدأ الوضع في التغير.

في حد ذاته ، لا يمثل عدد قليل من المقترضين مقارنة بمؤسسات الائتمان الغربية عقبة ، بل من الضروري فقط مراقبة عدد الخصائص فيما يتعلق بحجم العينة. في مقال بقلم ف.ستيبانوف ، أ. زيات "تحليل حالة البنك" (Banking Technologies. 1996. No. 8. P. مجموعة في إجمالي 76 ولاية وفي نفس الوقت حصلت على نتيجة جيدة - أكثر من 90٪ من المطابقات مع تقييم الخبير.

كما أن غياب مكاتب الائتمان ، بالطبع ، لا يساهم أيضًا في تطوير نظام التصنيف الائتماني. ولكن ، من ناحية أخرى ، هناك مشكلة في الغرب تتعلق بالتحقق من دقة المعلومات التي يشير إليها الشخص عن نفسه في الاستبيان. في روسيا ، توجد معظم هذه المعلومات في جواز السفر. يكفي أن تمتلك البنوك بيانات جواز السفر وبيانات دفتر العمل - وهذه هي المادة المصدر للتحليل.

عامل غير موات آخر هو الانتشار غير الكافي لمثل هذه الحزم الإحصائية العالمية مثل SAS و SPSS. لكن ، بالإشارة مرة أخرى إلى مقال V. Stepanov و A. Zayats ، نلاحظ استخدام حزمة Stat-Media. بالإضافة إلى ذلك ، هناك برامج أخرى متاحة بسعر مناسب يمكنها القيام بانحدار خطي متعدد المتغيرات ، وهذا يكفي تمامًا للبدء.

من المحتمل أن يتم استخدام التقييم الائتماني في روسيا أولاً ليس للأفراد ، ولكن للكيانات القانونية ، وذلك ببساطة لأن البنوك قد جمعت الكثير من المعلومات حول المؤسسات ، أثناء استخدام أنظمة تسجيل المخاطر ذات التعقيد المتفاوت ومع مستويات مختلفة من الأتمتة. يكمن الاختلاف بين نظام التسجيل ونظام التسجيل في حقيقة أنه في الأول يتم تحديد أهمية معامل أو مؤشر مالي معين بشكل شخصي ، وفي الثانية ترتبط المعاملات بمستوى المخاطرة.

في الغرب ، عند إقراض الكيانات القانونية ، لا تنتشر نماذج التسجيل على نطاق واسع كما هو الحال في قروض المستهلكين. هذا يرجع إلى حقيقة أنه من الصعب للغاية توظيف عدد كافٍ من الشركات المتشابهة مع بعضها البعض لتطوير نموذج: تختلف الشركات اختلافًا كبيرًا في الحجم ودوران الأعمال وقطاعات الاقتصاد. كلما كبرت المؤسسة ، زادت صعوبة العثور على شركات مماثلة للمقارنة.

في السنوات الأخيرة ، حدثت تحولات كبيرة في تطوير نماذج التسجيل للشركات الصغيرة. تبين أن استخدام نظام تسجيل النقاط للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم ممكن على وجه التحديد بسبب العدد الكبير من المؤسسات المماثلة.

في الختام ، أود أن أشير إلى أن إدخال نظام التقييم الائتماني في روسيا لا يعوقه موضوعي بقدر ما يعوقه أسباب ذاتية تتعلق بموقف عدم ثقة مديري البنوك تجاه الأساليب الحسابية والإحصائية. لا يتطلب الأمر الكثير لبدء تحليل عملائك - التاريخ الائتماني للعملاء السابقين وحزمة الإحصاءات - وستكون المكافأة ضخمة. من بين مزايا أنظمة التسجيل ، يشير المصرفيون الغربيون ، أولاً وقبل كل شيء ، إلى انخفاض في مستوى التخلف عن سداد القروض. علاوة على ذلك ، لوحظت السرعة والحياد في اتخاذ القرار ، وإمكانية الإدارة الفعالة لمحفظة القروض ، وغياب الحاجة إلى تدريب الموظفين على المدى الطويل.

في روسيا ، يجب أن يتم إدخال نظام التهديف تدريجياً. بادئ ذي بدء ، يمكنك إنشاء نظام آلي للتقييم الأولي للمقترضين ، والذي سيقوم تلقائيًا بتصفية المخاطر "السيئة" بشكل واضح ، ويقدم مخاطر "جيدة" و "هامشية" للنظر فيها من قبل لجنة الائتمان. ولكن حتى بدون إدخال الأتمتة ، فمن الممكن تقييم العلاقة بين الخصائص الفردية للعميل واحتمال التقصير لكل من الأفراد والكيانات القانونية - يمكن أن تكون معرفة هذه الخصائص بمثابة دعم كبير لموظفي القروض.

لذا ، فإن نظام التقييم الائتماني هو نظام آلي لتقييم مخاطر الائتمان يستخدم على نطاق واسع في الولايات المتحدة وأوروبا الغربية. المواد المصدر للتقييم هي مجموعة متنوعة من المعلومات حول العملاء السابقين ، والتي على أساسها ، باستخدام طرق تصنيف إحصائية وغير إحصائية مختلفة ، يتم عمل توقع حول الجدارة الائتمانية للمقترضين في المستقبل. تسمح أنظمة تسجيل النقاط لموظفي البنك باتخاذ قرارات إقراض سريعة ، وتنظيم حجم الإقراض اعتمادًا على حالة السوق وتحديد النسبة المثلى بين ربحية عمليات الإقراض ومستوى المخاطر.

في إعداد المقال ، تم استخدام مواد من مركز دراسة الائتمان بجامعة إدنبرة (بريطانيا العظمى).

التقييم الائتماني هو نظام لتقييم العملاء تستخدمه البنوك ، وهو يعتمد على الأساليب الإحصائية. كقاعدة عامة ، هذا برنامج كمبيوتر يتم فيه إدخال بيانات المقترض المحتمل. ردا على ذلك ، يتم إعطاء النتيجة - ما إذا كان الأمر يستحق منحه قرضًا. يأتي تسجيل الاسم من نقاط الكلمات الإنجليزية ، أي "النتيجة".

هناك أربعة أنواع من النقاط:

تقييم الطلبات (الترجمة الحرفية من الإنجليزية - "تسجيل الطلبات ، الطعون") - تقييم الجدارة الائتمانية للمقترضين عند إصدار القرض. هذا هو النوع الأكثر شيوعًا من الدرجات المعروف للعملاء. يعتمد على التجميع الأساسي للبيانات الشخصية للمقترض ومعالجتها بواسطة جهاز كمبيوتر واستنتاج النتيجة: منح قرض أم لا ؛

تحصيل - نظام تسجيل في مرحلة العمل مع القروض المعدومة. يحدد الإجراءات ذات الأولوية لموظفي البنك لسداد القروض "المعدومة". في الواقع ، يتيح لك البرنامج اتخاذ عدد من الخطوات للتعامل مع الديون المعدومة ، على سبيل المثال ، من تحذير أولي إلى إحالة الحالة إلى وكالة تحصيل. ويعتقد أنه في سياق هذه المعالجة ، يشير حوالي 40٪ من العملاء إلى النسيان وسداد القرض ؛

التقييم السلوكي ، "تقييم السلوك" - تقييم الإجراءات المالية الأكثر احتمالية للمقترض. مثل هذا النظام يجعل من الممكن التنبؤ بالتغيرات في ملاءة المقترض ، وضبط الحدود الموضوعة له. يمكن أن يكون أساس التحليل هو تصرفات العميل لفترة معينة ، على سبيل المثال ، معاملات بطاقات الائتمان ؛

الاحتيال - تقييم إحصائي لاحتمال قيام مقترض محتمل بأعمال احتيالية. عادةً ما يتم استخدام هذا التقييم بالاقتران مع أنواع أخرى من أبحاث العملاء. في الوقت نفسه ، يُعتقد أن ما يصل إلى 10٪ من حالات التخلف عن سداد القروض في روسيا مرتبطة بالاحتيال المباشر ، وهذا الرقم آخذ في الازدياد.

لا تقوم العديد من أنظمة تسجيل النتائج بمعالجة البيانات المدخلة فحسب ، بل إنها قادرة أيضًا على التعلم الذاتي: فهي تأخذ في الاعتبار سلوك العملاء المقبولين بالفعل من أجل تعديل تقييمهم للمقترضين في المستقبل.

هناك حلول جاهزة في سوق البرمجيات المصرفية. أشهر البرامج الغربية هي SAS Credit Scoring و EGAR Scoring و Transact SM (Experian-Scorex) و K4Loans (KXEN) و Clementine (SPSS). من بين المطورين الروس ، تبرز Basegroup Labs و Diasoft ، والشركة الأوكرانية Neuro-Systems Business معروفة جيدًا. في الوقت نفسه ، تقوم العديد من البنوك بتطوير أنظمتها الخاصة.

تسمح أنظمة تسجيل النقاط بخفض التكاليف وتقليل المخاطر التشغيلية عن طريق أتمتة عملية صنع القرار ، وتقليل وقت معالجة طلبات القروض ، وتمكين البنوك من تنفيذ سياستها الائتمانية بشكل مركزي ، وتوفير حماية إضافية للمؤسسات المالية من الاحتيال. وفي الوقت نفسه ، فإن للتقييم أيضًا عددًا من العيوب: غالبًا ما يعتمد قرار النظام على تحليل البيانات المقدمة حصريًا من قبل المقترض. بالإضافة إلى ذلك ، تحتاج أنظمة التسجيل إلى التحسين المستمر وصيانتها ، لأنها تأخذ في الاعتبار الخبرة السابقة فقط وتتفاعل مع التغيرات في الوضع الاجتماعي والاقتصادي مع تأخير.