Чув
Регистрация Вход

Список публикаций по ключевому слову: «кредитный скоринг»

  • Система кредитных данных в России – роль, регулирование и современные тенденции развития

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-экономический ландшафт региона: человек и цифровая трансформация
    Автор:
    Сивова Анна Владимировна, Донкова Надежда Владимировна
    Рубрика:
    Финансовые технологии (FinTech) и трансформация банковско-страхового сектора
    Аннотаци:
    В статье рассматривается роль кредитных историй в современной банковской системе Российской Федерации на фоне активной цифровизации финансового сектора. Кредитная история, формируемая специализированными бюро (БКИ), рассматривается как ключевой элемент оценки заемщиков и управления рисками, трансформируясь в цифровой профиль клиента. Отмечается, что правовую основу системы составляет Федеральный закон «О кредитных историях», а её функционирование обеспечивает Центральный каталог кредитных историй при Банке России. Практика показывает, что использование кредитных данных в автоматизированных скоринговых моделях позволяет банкам существенно сократить время рассмотрения заявок и снизить уровень просроченной задолженности. Несмотря на позитивную динамику, система сталкивается с проблемами неполноты данных, а её дальнейшее развитие связано с углублением цифровизации и расширением источников информации для повышения точности оценок.
    Тӗп сӑмахсем:
    Перейти 

  • Оценка кредитоспособности физических лиц по модели логистической регрессии

    Статья в сборнике трудов конференции
    Право, экономика и управление: теория и практика
    Автор:
    Андреева Юлия Дмитриевна, Михайлова Елена Андреевна, Бобин Дмитрий Витальевич
    Рубрика:
    Общие вопросы экономических наук
    Аннотаци:
    В статье разработана модель оценки кредитоспособности физических лиц с использованием многомерной логистической регрессии, которая позволяет выявить взаимосвязи между характеристиками заемщиков и классифицировать их как благонадежных или неблагонадежных. Причем точность классификации, как правило, выше, чем при применении одномерных подходов, например скоринговых карт. Для оценки качества классификации применены такие метрики, как точность, специфичность, полнота, F-мера, AUC. Полученные результаты могут служить основой для вынесения сотрудниками банка решения по выдаче кредита.
    Тӗп сӑмахсем:
    Перейти