Формализация предметной области. Присвоение имен классификационным шкалам и градациям - Синтез скоринговой модели методом системно-когнитивного анализа

Под классификационными шкалами и градациями понимают справочник будущих состояний активного объекта управления. В нашем случае будущими состояниями модели является кредитная история заемщика. В ходе работы над модель были испробованы различные варианты построения классов: дробление кредитной истории на части (от 3-х до 17-ти классов) по качеству совершаемых платежей, слияния полученных классов, по результатам кластерного анализа выполненного с помощью ПО "SPSS". Ни один из способов не решал поставленную задачу. В результате было принято решение, о классификации предметной области основываясь на имеющихся в законодательстве и нормативных документах определений кредитной истории и ее разновидностях. Такое определение дано в Федеральном законе РФ от 30.12.2004 №218-ФЗ с учетом изменений от 21.07.2005 №110-ФЗ "О кредитных историях", которое гласит, что Кредитная история - это информация, которая характеризует исполнение заемщиком принятых на себя обязательств по договорам займа (кредита). Решение, какую кредитную историю считать "положительной", а какую "отрицательной" банк принимает самостоятельно в зависимости от выбранной кредитной политики. Исходя из того, что для данной работы использованы материалы кредитных досье Сбербанка России, логично при классификации будущих состояний заемщиков руководствоваться определением "положительной" кредитной истории изложенным в Правилах кредитования физических лиц Сбербанком России и его филиалами от 30.05.2003 №229-3р.

Положительная кредитная история в банке - одновременное выполнение следующих условий:

    - платежи по основному долгу и/или процентам за пользование кредитом осуществляются заемщиком своевременно и в полном объеме. При этом допускается наличие не более 3-х случаев просрочки, каждая из которых не более 5 календарных дней, в любом годовом интервале за анализируемый период времени; - отсутствие негативной информации о Заемщике в базе данных по Заемщикам - физическим лицам (в части предоставления Заемщиком поддельных документов и/или недостоверной информации, неисполненных обязательств по кредитным договорам, договорам поручительств, выданных Заемщиком в обеспечение исполнения обязательств за третьих лиц, повлекших проведение Банком претензионно-исковой работы и др.).

Исходя из вышеизложенного определения, было принято решение о формировании двух классов заемщиков с "положительной" и "отрицательной" кредитной историей.

Присвоение имен описательным шкалам и градациям. Под описательными шкалами и градациями понимаются справочник факторов - признаков, влияющих на поведение активного объекта управления. Для решения задачи формализации предметной области решено остановиться на 17 описательных шкалах и 412 градациях. Описательные шкалы представлены в таблице 1. Так как количество градаций слишком велико, в рамках данной статьи градации расшифровываться не будут.

Признаки можно условно разделить на три группы: физиологические, социальные, финансовые (характеризующие материальное положение заемщика). К физиологическим относятся такие признаки, как пол и возраст заемщика, к социальным - место рождения, семейное положение, наличие иждивенцев, округ проживания, продолжительность проживания на последнем и предпоследнем месте, образование; к финансовым - место работы, сфера деятельности работодателя, организационно-правовая форма работодателя, должность, стаж на последнем месте работы, доходы, коэффициент долговой нагрузки, наличие собственности. Большинство признаков, используемых в данной работе в той или иной форме применялись ранее для создания различных скоринговых моделей.

Таблица 1 - Описательные шкалы и градации, используемые для формализации предметной области

№ п./п.

Наименование описательной шкалы

Кол-во градаций описательной шкалы

1.

Пол

2

2.

Возраст

58

3.

Место рождения

5

4.

Семейное положение

8

5.

Наличие иждивенцев

4

6.

Округ проживания

4

7.

Продолжительность проживания на последнем месте

21

8.

Продолжительность проживания на предпоследнем месте

9

9.

Образование

5

10.

Место работы

188

11.

Сфера деятельности работодателя

39

12.

Организационно-правовая форма работодателя

5

13.

Должность

14

14.

Стаж на последнем месте работы

21

15.

Доходы

15

16.

Коэффициент долговой нагрузки

11

17.

Наличие собственности

3

Из-за высокой информативности широкое применение в скоринговых моделях получили такие признаки как пол и возраст заемщика. Также часто анализируется семейное положение и количество иждивенцев у заемщика, должность и доход. В данной работе автором используется оригинальный вторичный, т. е. расчетный признак - коэффициент долговой нагрузки, который показывает, какую часть доходов заемщик тратит на обслуживание ссудной задолженности. Формула расчета коэффициента долговой нагрузки выведена из формул, применяемых в Сбербанке России для расчета Платежеспособности заемщика (1.1) и расчета Максимальной суммы кредита. (1.2)

, (1.1)

Где: Р - платежеспособность заемщика на момент обращения в банк за кредитом;

T - срок кредитования в целых месяцах;

Д - среднемесячный доход;

К - коэффициент в зависимости от величины чистого дохода (0,7-0,9).

, (1.2)

Где: S - максимальный размер предоставляемого кредита;

% - годовая процентная ставка по кредиту.

Для вычисления коэффициента долговой нагрузки изменим значение некоторых переменных в формулах (1.1) и (1.2.) Так примем переменную K за неизвестную, значение переменной S изменим на сумму полученного кредита, а Д на среднемесячный доход на 1 члена семьи заемщика. Формула для расчета коэффициента примет вид:

, (1.3)

Где: К - коэффициент долговой нагрузки;

Д - среднемесячный доход на 1 члена семьи заемщика;

S - сумма полученного кредита.

Похожие статьи




Формализация предметной области. Присвоение имен классификационным шкалам и градациям - Синтез скоринговой модели методом системно-когнитивного анализа

Предыдущая | Следующая