Дипломная работа: Оценка надёжности заёмщика банка в условиях неполноты информации

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

4. Briggs, A., Clark, T., Wolstenholme, J., Clarke, P. Missing... presumed at random: cost-analysis of incomplete data. Health Economics 12, 377-392. (2003)

5. Chen SF, Goodman J. "An empirical study of smoothing techniques for language modeling". Proceedings of the 34th annual meeting on Association for Computational Linguistics. (1996)

6. Good I. J., Osteyee D.B. «Information, Weight of Evidence. The Singularity Between Probability Measures and Signal Detection», (1974)

7. Hosmer D.W., Lemeshow S. Applied Logistic Regression Second Edition, John Wiley & Sons, Inc. (2000)

8. Iden Gilmore V. The Federal Reserve Act: The History and Digest. The National Bank News (1914)

9. Mitchell Tom M., Machine Learning. The Mc-Graw-Hill Companies, Inc., (1997)

10. Powers, David M W "Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation" (PDF). Journal of Machine Learning Technologies. 2 (1): 37-63. (2011)

11. Rokach L., Maimon O. Data mining with decision trees: theory and applications 2nd Edition World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. (2015)

12. SAS Institute Multiple Imputation for Missing Data: Concepts and New Approaches. (2005)

13. Schafer, J. L., Analysis of Incomplete Multivariate Data, New York: Chapman and Hall (1997)

14. Shannon Claude E. "A Mathematical Theory of Communication". // Bell System Technical Journal, Vol 27 p. 379-423 (July-October 1948)

15. Siddiqi N. Credit Risk Scorecards: Developing and Implementing Intelligent Credit Scoring, (2006)

16. Soley-Bori M., Dealing with missing data: Key assumptions and methods for applied analysis. Boston University. (2013)

17. Stehman, Stephen V. "Selecting and interpreting measures of thematic classification accuracy". Remote Sensing of Environment. 62 (1): 77-89. doi:10.1016/S0034-4257(97)00083-7 (1997).

18. Stephen A. Rhoades The Herfindahl-Hirschman index. // Federal Reserve Bulletin, issue Mar, pp. 188-189 (1993)

19. Witten Ian; Frank Eibe; Hall Mark Data Mining. Burlington, MA: Morgan Kaufmann. pp. 102-103 (2011)

20. Блэк Дж., Экономика. Толковый словарь. -- М.: "ИНФРА-М", Издательство "Весь Мир". Общая редакция: д.э.н. Осадчая И.М. 2000.

21. Жарковская Е. П., Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Финансы и кредит»-- 7-е изд., испр, и доп. -- М.: Издательство «Омега-Л», 2010. -- 479 с. -- (Высшее финансовое образование).

22. Морсман Э. Управление кредитным портфелем. - М.: Альпина Паблишер, 2005. - 208 с.

23. Basel Committee on Banking Supervision (BCBS). Principles for the Management of Credit Risk (2000)

24. Basel Committee on Banking Supervision (BCBS). The Internal Ratings-Based Approach (2001)

25. Basel Committee on Banking Supervision (BCBS). International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards: A Revised Framework (2004)

26. Basel Committee on Banking Supervision (BCBS). International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards (1988)

27. Конституция Российской Федерации

28. Положение Банка России от 6 августа 2015 г. N 483-П "О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов"

29. Указание Банка России от 15 апреля 2015 года N 3624-У "О требованиях к системе управления рисками и капиталом кредитной организации и банковской группы"

30. Федеральный закон Российской федерации № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)»

Электронные ресурсы:

1. AVERAGE PRECISION [Электронный ресурс] https://sanchom.wordpress.com/tag/average-precision/ (Дата обращения: 03.03.2018)

2. Give Me Some Credit [Электронный ресурс] / Kaggle. - URL: https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit (Дата обращения 28.12.2017).

3. Официальный сайт Банка международных расчётов [Электронный ресурс] https://www.bis.org (Дата обращения: 09.05.2018)

4. Сайт библиотеки NumPy [Электронный ресурс] http://www.numpy.org/ (Дата обращения: 16.05.2018)

5. Сайт проекта Pandas [Электронный ресурс] http://pandas.pydata.org/index.html http://www.numpy.org/ (Дата обращения: 16.05.2018)

6. Сайт библиотеки scikit-learn [Электронный ресурс] http://scikit-learn.org/stable http://www.numpy.org/ (Дата обращения: 16.05.2018)

7. Git репозиторий проекта riskpy [Электронный ресурс] https://github.com/Falconwatch/riskpy http://www.numpy.org/ (Дата обращения: 16.05.2018)

Приложение 1. Модели первого набора данных

Модель с исключёнными пропусками

Таблица 21. Коэффициенты модели с исключёнными пропусками

Коэфф.

Ст. ошибка

z

P>|z|

Intercept

-1,4975

0,056

-26,959

0,0000

age

-0,0255

0,001

-22,882

0,0000

NumberOfTime30_59DaysPastDueNotWorse

0,5144

0,014

36,278

0,0000

MonthlyIncome

-3,56E-05

3,77E-06

-9,457

0,0000

NumberOfOpenCreditLinesAndLoans

-0,0049

0,003

-1,489

0,1360

NumberOfTimes90DaysLate

0,4722

0,02

23,481

0,0000

NumberRealEstateLoansOrLines

0,0785

0,014

5,745

0,0000

NumberOfTime60_89DaysPastDueNotWorse

-0,9512

0,023

-40,9

0,0000

NumberOfDependents

0,0925

0,012

7,951

0,0000

Рисунок 20 - ROC-кривая модели с исключёнными пропусками

Модель с заменой на средние

Таблица 22. Коэффициенты модели с заменой на средние

Коэфф.

Ст. ошибка

z

P>|z|

Intercept

-1,331

0,05

-26,513

0,0000

RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines

-0,0284

0,001

-28,643

0,0000

age

0,5046

0,013

38,359

0,0000

NumberOfTime30_59DaysPastDueNotWorse

-1,345E-05

0,0000115

-1,172

0,2410

DebtRatio

-3,194E-05

3,63E-06

-8,791

0,0000

MonthlyIncome

-0,008

0,003

-2,660

0,0080

NumberOfOpenCreditLinesAndLoans

0,4836

0,018

26,576

0,0000

NumberOfTimes90DaysLate

0,0665

0,013

5,154

0,0000

NumberRealEstateLoansOrLines

-0,9567

0,021

-45,160

0,0000

NumberOfTime60_89DaysPastDueNotWorse

0,0887

0,011

8,142

0,0000

NumberOfDependents

-1,331

0,05

-26,513

0,0000

Рисунок 21 - ROC-кривая модели с заменой на среднее

Модель с заменой на нули

Таблица 23. Коэффициенты модели с заменой на нули

Коэфф.

Ст. ошибка

z

P>|z|

Intercept

-1,3681

0,05

-27,495

0,0000

age

-0,0291

0,001

-29,452

0,0000

NumberOfTime30_59DaysPastDueNotWorse

0,5064

0,013

38,485

0,0000

DebtRatio

-4,9E-05

1,41E-05

-3,442

0,0010

MonthlyIncome

-2,6E-05

3,39E-06

-7,668

0,0000

NumberOfOpenCreditLinesAndLoans

-0,0071

0,003

-2,359

0,0180

NumberOfTimes90DaysLate

0,483

0,018

26,541

0,0000

NumberRealEstateLoansOrLines

0,0665

0,013

5,079

0,0000

NumberOfTime60_89DaysPastDueNotWorse

-0,9582

0,021

-45,223

0,0000

NumberOfDependents

0,0951

0,011

8,691

0,0000

Рисунок 22 - ROC-кривая модели с заменой на нули

Модель с заменой на нули и средние

Таблица 24. Коэффициенты модели с заменой на нули и средние

Коэфф.

Ст. ошибка

z

P>|z|

Intercept

-1,3681

0,05

-27,495

0,0000

age

-0,0291

0,001

-29,452

0,0000

NumberOfTime30_59DaysPastDueNotWorse

0,5064

0,013

38,485

0,0000

DebtRatio

-4,87E-05

1,41E-05

-3,442

0,0010

MonthlyIncome

-2,60E-05

3,39E-06

-7,668

0,0000

NumberOfOpenCreditLinesAndLoans

-0,0071

0,003

-2,359

0,0180

NumberOfTimes90DaysLate

0,483

0,018

26,541

0,0000

NumberRealEstateLoansOrLines

0,0665

0,013

5,079

0,0000

NumberOfTime60_89DaysPastDueNotWorse

-0,9582

0,021

-45,223

0,0000

NumberOfDependents

0,0951

0,011

8,691

0,0000

Рисунок 23 - ROC-кривая модели с заменой на нули и средние

Приложение 2. Второй набор данных

Таблица 25. Объясняющие переменные второго набора данных

Имя фактора

Код фактора

Общее кол-во просрочек по клиенту длительностью от 90 до 120 дней до текущей даты среза

CL_PAID_DLQ_90120

Общее кол-во просрочек по клиенту длительностью более 120 дней до текущей даты среза

CL_PAID_DLQ_120P

Тип залога

CL_PLEDGE_TYPE

Вид экономической деятельности (индустрия)

INDUSTRY_ID

Тип клиента (ИП, ФЛ, ООО)

CLIENT_TYPE_ID

Срок от открытия первого договора

MOB_FIRST_ACC

Срок от открытия последнего договора

MOB_LAST_ACC

Время прошедшее с текущей даты до начала первой просрочки по клиенту

DTREP_M_FSTDLQBEG_DAY_CL

Время прошедшее с текущей даты до начала последней просрочки по клиенту

DTREP_M_FSTDLQEND_DAY_CL

Максимальное по клиенту, за последние 12 месяцев, до текущей даты среза, отношение (ПОД и ПРПР) к (ОД, ПОД, ПР и ПРПР)

CL_MAX_PODAMT2ODAMT12M

Максимальное по клиенту, до текущей даты среза, отношение (ПОД и ПРПР) к (ОД, ПОД, ПР и ПРПР)

CL_MAX_PODAMT2ODAMT

Доля: кол-во погашенных без просрочек договоров клиента от общего кол-ва погашенных договоров клиента

CL_TOT_PAIDNODEL_RATE

Отношение кол-ва действующих договоров ко всем имевшим место

CL_TOT_OPEN_ACC_RATE

Задолженность (сроч ОД + просроч ОД) к сумме лимита

PORTF2LIMIT

Задолженность ( ОД, ПОД, ПР и ПРПР по действующим договорам клиента на дату среза) к сумме лимита

AMT2LIMIT

Отношение суммы выплаченных денег по клиенту к сумме долга(ОД, ПОД, ПР и ПРПР по действующим договорам клиента на текущую дату среза)

PAIDAMT2AMT_CL*

Отношение суммы максимальной погашенной просрочки по клиенту к сумме выплаченных денег

MAXDLQAMT2PAIDAMT_CL

Ставка на выдаче

RATE1

Кол-во договоров открытых клиентом за последние 3 мес. до текущей даты среза

CL_TOT_ACC_OPEND3M

Кол-во договоров открытых клиентом за последние 6 мес. до текущей даты среза

CL_TOT_ACC_OPEND6M

Кол-во договоров открытых клиентом за последние 12 мес. до текущей даты среза

CL_TOT_ACC_OPEND12M

Текущие дни просрочки

CL_CUR_DLQ

Максимальная глубина просрочки по договорам клиента за последние 3 мес. до текущей даты среза

CL_MAX_DLQ3M

Максимальная глубина просрочки по договорам клиента за последние 6 мес. до текущей даты среза

CL_MAX_DLQ6M

Максимальная глубина просрочки по договорам клиента за последние 12 мес. до текущей даты среза

CL_MAX_DLQ12M

Максимальная глубина просрочки по договорам клиента до текущей даты среза

CL_MAX_DLQ

Общее кол-во дней погашенных просрочек по договорам клиента за все время до текущей даты среза

CL_DAYS_IN_DLQ

Общее кол-во погашенных просрочек по клиенту за последние 3 мес. до текущей даты среза

CL_PAID_DLQ3M

Общее кол-во погашенных просрочек по клиенту за последние 6 мес. до текущей даты среза

CL_PAID_DLQ6M

Общее кол-во погашенных просрочек по клиенту за последние 12 мес. до текущей даты среза

CL_PAID_DLQ12M

Общее кол-во просрочек по клиенту длительностью от 1 до 5 дней до текущей даты среза

CL_PAID_DLQ_5

Общее кол-во просрочек по клиенту длительностью до 30 дней до текущей даты среза

CL_PAID_DLQ_30

Общее кол-во просрочек по клиенту длительностью от 30 до 60 дней до текущей даты среза

CL_PAID_DLQ_3060

Общее кол-во просрочек по клиенту длительностью от 60 до 90 дней до текущей даты среза

CL_PAID_DLQ_6090

Отношение суммы выплаченных денег по клиенту к сумме долга

PAIDAMT2PORTF_CL

Отношение суммы выплаченных денег (3 мес.) по клиенту к сумме долга

PAIDAMT3M2AMT_CL

Отношение суммы выплаченных денег (3 мес.) по клиенту к сумме долга (ОД)

PAIDAMT3M2PORTF_CL

Отношение суммы выплаченных денег (6 мес.) по клиенту к сумме долга

PAIDAMT6M2AMT_CL

Отношение суммы выплаченных денег (6 мес.) по клиенту к сумме долга (ОД)

PAIDAMT6M2PORTF_CL

Отношение суммы выплаченных денег (12 мес.) по клиенту к сумме долга

PAIDAMT12M2AMT_CL

Отношение суммы выплаченных денег (12 мес.) по клиенту к сумме долга (ОД)

PAIDAMT12M2PORTF_CL

Отношение суммы максимальной погашенной просрочки по клиенту к сумме долга по клиенту

MAXDLQAMT2AMT_CL

Отношение суммы погашенных просрочек по клиенту к сумме долга

PAIDDLQAMT2AMT_CL

Сумма текущей просрочки по действующим договорам клиента на дату среза к сумме ОД (сроч. ОД + просроч. ОД)

CL_CUR_DLQ_AMT2PORTF_CL

Общее кол-во просроченных погашенных платежей по клиенту за все время до текущей даты среза к Общему кол-во погашенных платежей по клиенту за все время до текущей даты среза

CL_PAID_PAYM_DLQ_RATE

Отношение суммы максимальной за 12 мес. просрочки к сумме долга по клиенту

CLMAXDLQAMT12M2CLAMT

Отношение суммы максимальной за 6 мес. просрочки к сумме долга по клиенту

CLMAXDLQAMT6M2CLAMT

Отношение суммы максимальной за 3 мес. просрочки к сумме долга по клиенту

CLMAXDLQAMT3M2CLAMT

Количество действующих договоров клиента с длительностью текущей просрочки 1 день и более на дату среза, отнесенное к общему кол-ву действующих договоров клиента на текущую дату среза

CL_CUR_DLQ_ACC_RATE

Таблица 26. Доли пропусков в объясняющих переменных второго набора данных

Код фактора

Доля пропусков

CL_PAID_DLQ_90120

4%

CL_PAID_DLQ_120P

13%

CL_PLEDGE_TYPE

12%

INDUSTRY_ID

5%

CLIENT_TYPE_ID

17%

MOB_FIRST_ACC

5%

MOB_LAST_ACC

18%

DTREP_M_FSTDLQBEG_DAY_CL

11%

DTREP_M_FSTDLQEND_DAY_CL

9%

CL_MAX_PODAMT2ODAMT12M

5%

CL_MAX_PODAMT2ODAMT

17%

CL_TOT_PAIDNODEL_RATE

4%

CL_TOT_OPEN_ACC_RATE

17%

PORTF2LIMIT

17%

AMT2LIMIT

13%

PAIDAMT2AMT_CL*

10%

MAXDLQAMT2PAIDAMT_CL

5%

RATE1

12%

CL_TOT_ACC_OPEND3M

15%

CL_TOT_ACC_OPEND6M

10%

CL_TOT_ACC_OPEND12M

16%

CL_CUR_DLQ

5%

CL_MAX_DLQ3M

4%

CL_MAX_DLQ6M

13%

CL_MAX_DLQ12M

15%

CL_MAX_DLQ

5%

CL_DAYS_IN_DLQ

11%

CL_PAID_DLQ3M

8%

CL_PAID_DLQ6M

4%

CL_PAID_DLQ12M

14%

CL_PAID_DLQ_5

18%

CL_PAID_DLQ_30

9%

CL_PAID_DLQ_3060

15%

CL_PAID_DLQ_6090

13%

PAIDAMT2PORTF_CL

17%

PAIDAMT3M2AMT_CL

6%

PAIDAMT3M2PORTF_CL

15%

PAIDAMT6M2AMT_CL

9%

PAIDAMT6M2PORTF_CL

12%

PAIDAMT12M2AMT_CL

12%

PAIDAMT12M2PORTF_CL

5%

MAXDLQAMT2AMT_CL

5%

PAIDDLQAMT2AMT_CL

16%

CL_CUR_DLQ_AMT2PORTF_CL

18%

CL_PAID_PAYM_DLQ_RATE

15%

CLMAXDLQAMT12M2CLAMT

6%

CLMAXDLQAMT6M2CLAMT

13%

CLMAXDLQAMT3M2CLAMT

18%

CL_CUR_DLQ_ACC_RATE

13%

Источник: https://otherreferats.allbest.ru/download/1017720/