<<
>>

6.3. Анализ эффективности разработанного метода и алгоритмов

Анализ эффективности был произведен на основании анализа наиболее существенных критериев эффективности для решения аналогичных задач, исходя из ранее изложенного анализа ПО, анкет и методов оценки рисков розничного кредитования (табл.

П.5.1), а так же подхода к оценке эффективности, изложенного в работе [17] и представлен в табл. П.5.1.

Так как в свете предложенной концепции повышения эффективности системы розничного кредитования новым является оценка рисков, связанных с субъективным кредитным поведением, для оценки эффективности разработанного метода и алгоритмов, реализующих его, принято условие оценки правильности принятия решений только на ее основании.

Выполнено несколько экспериментов по оценке соискателей – их классификации (по качественному признаку – «хороший» или «плохой») и правильности принятия решений о возможности выдачи кредита. Для этого общую базу данных КЗ разделили на две выборки: обучающая выборка для формирования шаблона-маски, на основании которого принимается решение о возможности выдачи кредита, и экспериментальная выборка, данные которой при формировании шаблона не участвовали, т.е.

экспериментальная выборка играет роль соискателей. Принятие решений осуществлено двумя рассмотренными ранее методами.

В результате реализации метода на основе расчета рангового коэффициента корреляции Спирмена между типовым профилем m-ной группы и индивидуальным профилем s-го соискателя получили результаты, представленные в табл. 6.3. Следует учесть, что результаты получены при уровне статистической значимости p=0,05 и p=0,01. Правильность прогнозов составила 82 %. Это позволяет использовать данный метод при принятии решений о выдачи кредита соискателю.

Результаты эксперимента, реализующего метод принятия решения на основании интервальной оценки, представлены в табл.

6.4. Следует учесть, что результаты получены при значениях риска невозврата 5 % и 10 % (вернет кредит при R=0,05 и R=0,1 соответственно), а также при значениях риска невозврата 90 % и 95 % (не вернет кредит при R=0,1 и R=0,05 соответственно). Правильность прогнозов составила 78 %. Что позволяет использовать данный метод при принятии решений о выдачи кредита соискателю.

Таблица 6.3

Результаты оценки качества модели на основе расчета рангового

коэффициента корреляции Спирмена (в графе «Проверка

правильности решения» ставится «+», если решение принято

верно, «-» – если решение принято неверно)

Количество

соискателей

Решение Проверка правильности решения Проверка правильно принятых решений, %
3 Решение не принято - 6
2 Нет данных по группе - 4
4 Скорее плохой (р=0,05) - 8
2 Скорее плохой (р=0,05) + 4
5 Скорее хороший (р=0,05) + 10
34 Скорее хороший (р=0,01) + 68

Таблица 6.4

Результаты оценки качества модели методом ПР на основании

интервальной оценки риска (в графе «Проверка правильности

решения» ставится «+», если решение принято верно,

«-» – если решение принято неверно)

Количество соискателей Решение Проверка правильности решения Проверка правильно принятых решений, %
7 Решение не принято - 14
2 Нет данных по группе - 4
2 Не вернет кредит при R=0,05 - 4
2 Не вернет кредит при R=0,05 + 4
4 Вернет кредит при R=0,1 + 8
33 Вернет кредит при R=0,05 + 66

Первый метод позволяет принимать решения на малых объемах выборки, его следует использовать на период накопления статистических данных на этапе тестирования, ввода в эксплуатацию ИСППР, а также на периоды накопления статистических данных на этапе пополнения анкет новыми СЗП. Данный метод принятия решений имеет ограничения по количеству исследуемых признаков – , и следует учитывать, что при осуществлении классификации соискателя критерий рангового коэффициента корреляции Спирмена является более грубым – принятие решений осуществляется по признаку «скорее хороший»/«скорее плохой».

Второй предложенный метод следует использовать при накоплении статистических данных, при более «жесткой» политике банка, по мере накопления статистических данных правильность прогноза увеличивается, также данный метод позволяет варьировать уровень риска и дает возможность использовать большое количество исследуемых признаков.

По результатам экспериментальной проверки разработанного метода и алгоритмов принимается решение о возможности их практического использования.

Таким образом, практически доказана возможность сокращения количества данных, требующих документального подтверждения финансовой состоятельности. Использование ИСППР дает возможность повысить эффективность процесса классификации соискателя кредита, сократить долю участия кредитного инспектора в процессе оценки риска, выявлять с большой долей вероятности случаи мошенничества на основании психодиагностических данных. ИСППР интегрируется с принятой системой на основе оценки платежеспособности соискателя, структура ИСППР поддерживает адаптацию и модернизацию системы оценки рисков с учетом кредитной политики и направленности использования ИСППР.

<< | >>
Источник: Е.Ю. Андиева, И.И. Семенова. ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМЕ КРЕДИТОВАНИЯ. 2010

Еще по теме 6.3. Анализ эффективности разработанного метода и алгоритмов:

  1. Глава 6. Разработка программного обеспечения ИСППР и анализ эффективности разработанного метода и алгоритмов
  2. Алгоритм постоянного повышения результативности и эффективности процесса организации.
  3. Раздел 3. Анализ эффективности инвестиционной деятельности
  4. § 2. Методы расчета эффективности инвестиций
  5. Раздел 3. Анализ эффективности инвестиционной деятельности
  6. 4.1. Исторический обзор методов определения экономической эффективности в России
  7. 6.4.3. Эффективное иелеполагание как метод профилактики стрессов
  8. 4.3. Современные методы расчета эффективности инвестиций
  9. 4.2. Традиционные для России (простейшие) методы расчета эффективности инвестиций
  10. 3.3. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов без учета дисконтирующего множителя
  11. 2.3 Методы экономического анализа
  12. 3.5. Метод анализа иерархий
  13. Компаративный анализ как метод познания
  14. Портфельный анализ как методы выбора стратегии