Эконометрические и статистические методы оценки риска

По просьбе нашего читателя постараемся описанную тему от 00:34 | 08.08.2018 раскрыть ещё глубже, сегодня рассмотрим Эконометрические и статистические методы оценки риска. Не будем разливать воду, а преступим рассмотрению этого вопроса.

Основное положение

В банковских учреждениях используются следующие методики оценки кредитных рисков:

1. Скоринговые методики. Скоринг представляет собой статистическую или математическую модель, которая позволяет на основании кредитной истории клиентов определить насколько велика вероятность возвращения кредитного долга заемщиком. Скоринг – это метод классификации интересующей популяции на группы. Преимуществами данной модели кредитного риска является снижение уровня невозврата кредита, скорость в принятии решений, возможность продуктивного управления кредитным портфелем, выявление оптимального соотношения между уровнем риска и прибыльностью кредитных операций.
2. Кластерный анализ. Данный метод позволяет классифицировать изучаемую совокупность объектов на группы однородных объектов, называемых кластерами или классами. Решение задач с большим числом наблюдений осуществляется с кластер-процедурами (алгоритмы, на каждом этапе которых применяется одно наблюдение и результаты разбиения на предыдущем этапе).
3. Дискриминантный анализ. С помощью данного метода контрагент может причислить себя к одной или нескольким группам на основании некоторых признаков. Основание дискриминантного анализа – это построение дискриминантной функции.
4. Дерево классификаций. Данный метод является алгоритмом сегментации обучающей выборки прецедентов. Сегментация в таком случае задается путем последовательного дробления пространства на вложенные прямоугольные области, а не с помощью n-мерной сетки.
5. Нейронные сети. Данный метод применяется для оценки кредитоспособности юридических лиц. В таком случае анализу подлежат выборки меньшего размера, нежели в потребительском кредите. Самая успешная область применения данного метода – это выявление мошенничества с помощью пластиковых карт. Нелинейные связи между переменными, что приводят к ошибке в линейных моделях, выявляют именно нейронные сети.
6. Технологии Data mining. В основе данного метода лежит поиск закономерностей между различными факторами в данных с большими объемами.
7. Линейная вероятностная регрессионная модель. Задача метода заключается в построении модели, которая с помощью независимых показателей позволяет получать оценку значений переменной.

Заключение

Конечно можно много говорить по теме Эконометрические и статистические методы оценки риска, но основную суть мы изложили по этому вопросу. Если вам нужно дополнительная консультация, пожалуйста пишите ваши сообщения нам на почту. Все поступившие вопросы рассматриваются и не остаются без ответа.