О применении методов машинного обучения для оценки рисков лизинговой компании

Социальные и экономические системы. 2024. № 3(53). С. 152–169.

Чудинова О. С., Раменская А. В.

В статье рассматриваются практические аспекты применения методов машинного обучения для решения задачи оценки платежеспособности лизингополучателя. На первом этапе построена модель бизнес-процесса заключения лизинговой сделки в нотации BPMN 2.0. На втором этапе с помощью библиотек языка программирования Python построены две интерпретируемые модели (логистическая регрессия и дерево классификации) для оценки платежеспособности лизингополучателей. При построении моделей учитывались сумма и срок лизингового договора, вид техники, организационно-правовая форма хозяйственной деятельности лизингополучателя и наличие у него других контрактов. Проведено сравнение качества моделей и интерпретация результатов. Модель в форме дерева классификации выигрывает с точки зрения критериев качества, однако логистическая регрессия позволяет количественно оценить влияние характеристик лизингополучателя и предсказать вероятность возникновения у него просроченной задолженности. На основе полученных результатов сформулированы рекомендации по практическому использованию моделей машинного обучения для оценки риска возникновения просроченной задолженности лизинговых платежей.

Ключевые слова: лизинг, машинное обучение, оценка риска, логистическая регрессия, дерево решений