?
ROC-анализ и калибровка скоринговых моделей на основе метрик точности второго порядка
В работе представлены новые метрики точности скоринговых моделей второго порядка, которые показывают целевое предпочтение скоринга - лучше диагностировать «хороших» объектов или лучше выделять «плохих», при неизменной прогнозной силе, определяемой общепринятой метрикой первого порядка – индексом Джини. Метрики две, они имеют как интегральное представление, так и численное. С помощью предложенных метрик разработан метод триангуляции ROC-кривой, компонующий ее свойства в три экономически очевидных параметра. Разработано двухпараметрическое универсальное гиперболическое семейство модельных ROC-кривых, которое изометрически гомеоморфно всем возможным практическим ROC-кривым, определенным метриками первого и второго порядка. Это позволило предложить универсальные формулы калибровки расчета вероятности дефолта для скоринговых моделей, учитывающие целевые предпочтения моделей, левую, правую или нейтральную. Представлены конечные явные параметрические формулы для задачи калибровки, которая является ключевым вопросом Подхода на внутренних рейтингах.