Кредитный скоринг на основе нейронных сетей

Гл. 8. С. 56–62.

Внуков А. А., Джанджгава Р. Т.

Объектом исследования является предсказательная скоринговая модель для банков, которая оценивает данные кредитного заемщика и предсказывает вероятность не- возрата денежных средств заемщиком. Цель работы — разработка и внедрение мо- дели кредитного скоринга с использованием нейронных сетей. Модель будет про- гнозировать платежеспособность клиентов банка. В процессе работы был изучен процесс построения скоринговых карт, рассмотрена задача бинарной классифика- ции и некоторые методы решения. Разработана программа на языке программиро- вания Python для оценки платежеспособности заемщиков банка на основе описан- ной в работе модели с использованием нейронных сетей. При описании модели был проведен подробный анализ и коррекция входных данных, была проведена реали- зация модели с описанием структуры, обучения и тестирования нейронной сети. Ре- зультатом работы стал бинарный классификатор, который может использоваться во многих различных задачах, где требуется по каким-то признакам разделить респон- дентов на два класса.

Ключевые слова: forecasting, прогнозирование, нейронные сети, кредитный скоринг, neural networks, credit scoring, Python programming language, язык программирования Python

В книге

Математическое моделирование в прогнозируемых системах

Вып. 15. , М.: Горная книга, 2017.