Без темы
<<  Построение системы взаимодействия с семьями воспитанников, активизация родительской позиции через совместную исследовательско-творческую деятельность Воспитатели Старостина Н.П. Маркова А.В Построение тренировочных циклов  >>
ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Формирование выборки
ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Формирование выборки
ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Многофакторный анализ
ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Многофакторный анализ
Качество данных Примеры проблем
Качество данных Примеры проблем
Разработка скоринга Процесс
Разработка скоринга Процесс
Разработка скоринга Процесс
Разработка скоринга Процесс
Разработка скоринга Процесс
Разработка скоринга Процесс
Разработка скоринга Процесс – отчет на ГКК
Разработка скоринга Процесс – отчет на ГКК
2006 Скоринг для регионов
2006 Скоринг для регионов
Картинки из презентации «Построение скоринговых моделей» к уроку алгебры на тему «Без темы»

Автор: . Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока алгебры, скачайте бесплатно презентацию «Построение скоринговых моделей.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 3370 КБ.

Построение скоринговых моделей

содержание презентации «Построение скоринговых моделей.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Построение скоринговых моделей. 24связано с внутренним мошенничества) Fraud
Практические аспекты. Мария Чепурина, скоринг Включить меры по сокращению
Коллекторское агентство мошенничества в KPI департамента продаж.
"Пристав" Руслан Морозов, Банк 25Розничное кредитование Работа с
"Петрокоммерц" просроченными долгами. В этой области
2Теория. Руслан Морозов, Банк присутствуют более четкие определения
"Петрокоммерц" риска. Collection scoring как комбинация
3Жизненный цикл модели. locator score и performance score. Учет
4ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Требования к модели. затрат по сравнению с размером долга и
Принятие решения о выдаче кредита прогнозируемым возвратом. В растущем
определение уровня принятия решения расчет проекте – заблаговременное планирование
ожидаемых убытков ценообразование capacity. Использование сотрудников
определение лимитов прогнозирование согласно их квалификации. Мотивация,
отчетность мониторинг индикаторы раннего четкое разделение на стадии работы.
предупреждения расчет резервов расчет Обратное движение только при крупных
капитала и т.Д. погашениях. Продажа долгов, использование
5ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Сбор данных. аутсорсинга.
Исчерпывающий набор данных является важной 26Розничное кредитование Аналитика.
предпосылкой для построения качественной Мониторинг состояния портфеля (уровень
модели. Следующие требования предъявляются просрочки). Application Scorecard
к полноте выборке и её качеству: Объем и Development (Originations). Fraud
историчность данных, период наблюдения Scorecard Development (Originations).
Источники данных Репрезентативность Behaviour Scorecard development
выборки Достаточное количество «плохих» (управление лимитами, перевыпуск карт,
Качество данных (пропущенные и удаленные Collections). Динамический расчет провизий
значения, верность и т.п.) Определение (flow-rates). Сегментация портфеля.
Хороший / Плохой Формирование выборки. Оптимизация процессов (Collection,
6ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Хороший / Плохой. Для Verification). Планирование Collection
построения скоринговой системы необходимо Capacity. Fraud Intelligence – проверка
решить, что есть «плохой» клиент. В эффективности экспертных правил. Анализ
соответствие с Базель II дефолт должника результатов экспериментов. Profitability
считается произошедшим, когда имело место score models. И многое другое…
одно или оба из следующих событий: Банк 272004 – Разработка скоринга.
считает, что должник не в состоянии Необходимость в разработке собственной
полностью погасить свои кредитные модели Новое направление кредитования
обязательства перед Банком без принятия (CF), сокращенный ввод данных в POS
Банком таких мер, как реализация Зависимость от внешнего разработчика
обеспечения (если таковое имеется). Низкие показатели эффективности generic
Должник более чем на 90 дней просрочил модели (СС + Overs) Первые действия
погашение любых существенных кредитных Критический анализ экспертами generic
обязательств перед Банком. модели На уровне банка принято решение о
7ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Формирование выборки. конфиденциальности, передаче Директору по
8ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Выбор методологии. управлению рисками единолично принимать
Экспертные системы Generic модели Pooling решения по разработке и внедрению моделей
модели Регрессии logit, probit, наименьших Достаточность данных для разработки К
квадратов, нейросети и т.д. Деревья этому моменту было накоплено достаточное
решений CHAID, CART Линейное кол-во Bads (60+ dpd) – 500-1000.
программирование Модели ценообразования 28Качество данных Примеры проблем.
опционов Модели приведенной стоимости и Недостаточно развернутые классификации в
т.д. FE (подготовлены без учета мнения
9ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Однофакторный анализ. аналитиков) (Industry type, Position, Work
Предварительный выбор переменных type). Частый выбор категории ‘OTHER’ при
существенно уменьшает сложность вводе данных. Различные написания в полях
последующего многомерного анализа. Этапы текстового ввода. Неполные классификации.
однофакторного анализа Составление Необходимость учета существующих
«длинного» списка переменных Проверка интерфейсов между системами (хорошие
гипотез: предсказательная сила предикторы иногда невозможно передать без
соответствие ожидаемому поведению доработки интерфейсов). Учет различных
Трансформация нормализация стандартизация кодировок при разработке, тестировании и
разбиение на групп и т.п. Проверка настройке. Ошибки при повторном вводе.
корреляций Работа с пропущенными 29Качество данных Примеры проблем.
значениями Результатом анализа является Должность Возможно 9 вариантов выбора типа
список переменных. должности, но в точках продаж агенты
10ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Многофакторный анализ. просто выбирают “OTHER”. Position. Number
Существуют различные методы построения of customers. Percent. ACCOUNTER. 1265.
«оптимальной» модели по набору заданных 2%. CHIEF_OF_DEPARTMENT. 93. 0%.
переменных. Наиболее распространенный CHIEF_OF_SECTION. 759. 1%. DIRECTOR. 3257.
метод – логистическая регрессия. 5%. EMPLOYE. 1897. 3%. IT_SPECIALIST. 724.
Преимущества регрессии: Итоговый Score 1%. MAINTENANCE_STAFF. 5535. 8%.
получается простым взвешиванием SALES_MANAGER. 1981. 3%. SPECIALIST. 1575.
переменных. Score лежит в диапазоне [0,1] 2%. OTHER. 54493. 76%. TOTAL. 71579. .
и может быть проинтерпретирован как 30Качество данных Примеры проблем. Тип
вероятность негативного события Метод отрасли 26 вариантов выбора для
устойчив к небольшим изменениям выборки. характеристики “Тип отрасли”. Агенты не
Нахождение оптимального решения сводится к задумываются над классификацией, выбирают
максимизации функции правдоподобия. “OTHER”. Огромное число вариантов
11ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Многофакторный анализ. написаний (ошибки, пр.) в поле прямого
В таблице ниже перечислены значения Джини, ввода для категории “OTHER” . Industry
которые могут быть достигнуты на практике type. Percent. Number of customers.
для различных типов моделей. ADMINISTRATION. 1311. 1,83%. AGRICULTURE.
12ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Анализ отклоненных 630. 0,88%. ART. 234. 0,33%. AUTHORITY.
клиентов. Существует различные техники 1662. 2,32%. CONSTRUCTION. 5732. 8,00%.
определения качества отклоненных клиентов: ENTERTAINMENT. 3072. 4,29%. EXCHANGE. 16.
Присвоить всем отклоненным клиентам статус 0,02%. EXTRACTIVE. 1115. 1,56%. FINANCES.
– Плохой Разбить на хороших и плохих в той 758. 1,06%. FORMATION. 2277. 3,18%.
же пропорции, что и по известной части GAMBLING. 193. 0,27%. HOTELS. 169. 0,24%.
Экстраполяция Пополнение Метод соседей INSTRUCTING. 18. 0,03%. JEWELLERY. 64.
Совместное распределение Использование 3 0,09%. LEGAL. 247. ,34%. MANAGEMENT. 69.
групп (плохие, хорошие, отклоненные) 0,10%. MEDICINE. 2174. 3,03%. PRESS. 373.
Анализ причин отклонения (негативная 0,52%. REAL_ESTATE. 94. ,13%. REPAIR.
кредитная история -> отказ). 1122. 1,57%. RETAIL. 8800. 12,28%.
13ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Калибровка. Калибровка SCIENCE. 358. 0,50%. SECURITY. 1986.
– назначение вероятности дефолта для 2,77%. SERVICES. 1127. 1,57%. TOURISM.
заданного рейтинга модели. Качество 107. 0,15%. WHOLESALE. 3895. 5,44%. OTHER.
калибровки зависит от того, в какой 34055. 47,52%. TOTAL. 71659. .
степени вероятности дефолта, предсказанные 31Разработка скоринга Общие идеи. Поиск
моделью, соответствуют фактически удачных предикторов – как охота, нет
реализовавщимся дефолтам. Существует ряд априорных правил. Позвольте данным
методов, позволяющих оценить качество рассказать о себе. Учитесь у них. На
калибровки: Показатель Бриера Диаграмма начальном этапе стоит отказаться от
надежности Проверки значимости отклонений сложных теоретических методов. Модель
от частоты дефолтов Проверочная калибровка должна быть логичной относительно
с использование стандартного нормального выбранного Good/Bad флага. Если
распределения Биномиальный Калибровочный направление связи трудно объяснить – лучше
тест Процедура калибровочных испытаний на исключить эту переменную. Изучайте всю
основе корреляций дефолтов. возможную информацию (доп. ввод архива,
14ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Пример калибровки. классификация текстовых полей, не
Вводим новую переменную RDR =PD/(1–PD) используемые в IT-системах поля).
Вычисляем Average DR по модели на Возможно, вы найдете предиктор, для
недофолтной выборке Переводим полученный которого потребуется изменение текущих
результат в RDRмодели Вычисляем Average DR процессов. Чрезвычайно важно тщательное
по портфелю и переводим в RDRпортфеля тестирование (OOS, OOT, настройки систем).
Считаем RDRнекалиб для каждой группы Избегать использования переменных
RDRкалиб находим как RDRнекалиб х сегментации в скоринговых моделях
(RDRпортфеля / RDRмодели). (регионы, размер дохода, канал продаж, тип
15ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Тестирование. Целью продукта.. ) Force option –
тестирования является оценка качества «психологические оси» - баланс
модели при её использовании на данных не предикторов.
входящих выборку, которая была 32Разработка скоринга. Information
использована при построении модели. Можно asymmetry between the lender and the
выделить следующие основные тесты: borrower The borrower signals to the
Эффективность (дифференцирующая lender, the lender interprets the signal
способность) Устойчивость (робастность) according to prior experience Choices
Бэк-тестирование Champion-Challenger offered in a credit application are
стратегия Основным показателем signaling devices For example, providing
эффективности является коэффициент Джини. phone number means: borrower probably has
Чем больше выборка, тем более надежным a phone borrower wants to give his phone
будет данный критерий. Для оценки number. Both facts have to be given
надежности коэффициента Джини используют: consideration.
Бенчмаркинг Аналитическую оценку уровня 33Разработка скоринга Автоматизация. SAS
доверия Эвристическую оценка уровня Base (+ macro in Excel – HSBC) SAS Base (+
доверия путем повторных случайных выборок in-house GUI tool - Lloyds TSB) SPSS
(Bootstrapping, Jackknifing, Метод STATISTICA SIGMA – Experian’s in-house
скользящего среднего) Выборка для tool (200 models over a year in 2002) SAS
валидации In-time: выборка построена Enterprise Miner, SAS Credit Scoring
случайным выбором из общей выборки Scorto Scoring Solution KSEMA.
Out-of-time: случайный выбор из другого 34Разработка скоринга Процесс.
временного периода. 35Разработка скоринга Процесс. … Но они
16ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Документация. В лучше выплачивают кредит. Женщин меньше…
соответствие с Базель II: Все важнейшие Доля мужчин и женщин с разбивкой по
элементы модели и процесса моделирования возрасту. Доля плохих заемщиков среди
должны быть полностью и надлежащим образом мужчин и женщин.
задокументированы. Банки обязаны письменно 36Разработка скоринга Процесс. Внешний
документировать разработку внутренних разработчик. Идеальный скоринг. Reference
моделей и оперативные подробности. line. Скоринг УР. Карта недостаточно
Документация должна продемонстрировать хорошо выделяет самых плохих заемщиков.
соблюдение банком минимальных 37Разработка скоринга Процесс.
количественных и качественных стандартов, «Идеальное» распределение «плохих».
и должна также покрывать такие разделы, Распределение «плохих». Распределение
как применение модели для различных «хороших». «Идеальное» распределение
сегментов портфеля, процедура «хороших».
рейтингования, ответственность сторон, 38Разработка скоринга Процесс – отчет на
участвующих в моделировании, а также ГКК. Чистка данных Выставление Good/Bad
процессы утверждение и пересмотра модели. флага Отправка данных стороннему
17ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Внедрение и разработчику Пересмотр правила определения
Сопровождение. Фактическая интеграция «Good» Одномерный анализ данных Двумерный
процедуры рейтингования в процесс анализ данных Отбор переменных в анализе
управления кредитным риском в Банке и в (определение «психологических осей»)
системы отчетности, включают в себя: Многомерный анализ Тестирование новой
Разработку банком внутренних процедур, карты на контрольной выборке выполняется
которые включают в себя процесс Анализ полученных результатов выполняется.
рейтингования, и включение их в банковские 39Применение итоговой модели. Варианты
документы Использование рейтингов в применения модели: Установить модель от
процессе управления кредитным риском внешнего разработчика, набрать Out-Of-Time
(принятие решений, ценообразование, sample, сравнить performance у собственной
полномочия, система лимитов, и т.д.) модели и внешней, принять решение об
Соответствие процедуры рейтингование с использовании. На условленный срок
кредитной стратегией Банка Ответственность включить 100% open gates (для быстрого
за рейтинг не должна лежать на фронт-офисе набора достаточного количества Bads -
(бизнес), исключение возможно лишь в gaining experience at the price of loss
рознчном бизнесе, но также не rates). Компромисс: 50% open gates (random
рекомендуется. В случае если пользователь via champion/challenger), 50% собственная
может отклоняться от рейтинговой модель. Применение московской модели в
процедуры, должна быть определена чёткая избранных регионах (25% open gates, 75%
процедура как и когда, все отклонения scored). Совместное применение нескольких
должны быть задокументированы. моделей (CF+ FPD), комбинация правил для
18ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ Валидация. Основные cut-off.
принципы валидации. В соответствие с 40Результаты работы модели. Результат
Базель II: Банк должен регулярно оценивать работы карт за 2 года - снижение резервов
(валидировать) работу модели, включая с экспертных 20-28% до 5-16%, в
мониторинг ее результатов и стабильности, зависимости от продукта.
отслеживание взаимосвязей моделей и 41Мониторинг PSI (Москва).
тестирование результатов моделирования 42Мониторинг PSI (Регионы).
относительно реальных данных. Банк 432006 Модель пропуска первого платежа.
ответственен за валидацию модели Валидация 13% заемщиков относятся к категории
должна оценивать предсказательную силу Non-Starters. Нет платежей в течение
модели и использование результатов модели первых 3 месяцев – подозрение на
в кредитном процессе Валидация – мошенничество. First Payment Default model
итеративный процесс Не существует единого 40,900 заемщиков с историей 6-14 месяцев
подхода к валидации Валидация должна 13 моделей 20% of lowest FPD scores
включать в себя как качественную, так и eliminate 50% of NS population Combined
количественную валидацию Валидация должна cut-off will increase rejection by 5%,
быть независимой от основного процесса eliminate 30% of NS.
моделирования. 44Модель пропуска первого платежа.
19Вопросы ? 452006 Разработка скоринга для регионов.
20Практика. Мария Чепурина, Региональный проект начат с использованием
Коллекторское агентство open gates в регионах После накопления
"Пристав" 5-7K заявок проверить эффективность
21Розничное кредитование Эволюция московской модели в регионах Применение
моделей. Запуск проекта – разработать MAC, московской модели в 5 избранных регионах
отражающие демографические и локальные (25% open gates, 75% scored). После
особенности рынка. Установить накопления достаточной истории начата
среднерыночные лимиты и собирать данные. разработка региональной модели. 262,700
Рост – разработка скоринговых карт для заявок, 6-12 месяцев в работе Требование –
разных сегментов бизнеса и разных исключить переменную «тип дополнительного
регионов. Лимиты на основании скоринга. документа» (интерфейс не передает).
Развитие – агрессивная стратегия – снизить Проверить новые переменные, появившиеся в
cut-offs, усиленный мониторинг по каналам анкете и новом FE. Первое применение
продаж. Реагировать на увеличение риска Reject Inference. Тестирование модели в
изменением cut-offs, информировать каналы. разных регионах – регионы разделены на 3
Развитие – Cross Sell – тестировать и группы по величинам GINI, выбор cut-off с
внедрять критерии продаж, использовать учетом требуемого процента отказов.
эксперименты champion/challenger 462006 Скоринг для регионов.
(установление лимита, увеличение лимита, 472006 Скоринг для регионов.
прибыльность). 482006 Скоринг для регионов.
22Розничное кредитование Данные. Вводить 492006 Скоринг для регионов.
все поля анкеты Хранить информацию по 50Reject Inference. Не проводилось,
отказанным заявкам Информация о канале когда в базе отказов присутствовало
продаж (внутренний, внешний, Cross-sell) большое количество мошеннических заявок,
Возможность сигнала от кредитного которые невозможно было выделить
специалиста (visual contact codes) автоматически. Увеличивает время
Контролировать потоки заявок и события на разработки модели на 1-2 недели. В
всех стадиях выдачи кредита (проверки по результате модель могут покинуть некоторые
базам, верификация, СЭБ). Быстро переменные, GINI изменяется.
настраиваемые work flows в ИТ-системах. 512006 Скоринг для регионов IV before
Обеспечить удобные интерфейсы с and after Reject Inference.
автоматическим системами проверок на 52Lagged delinquency AUTO Москва.
мошенничество. 53Lagged delinquency AUTO Регионы.
23Розничное кредитование Мониторинг. 542007 Скоринговая карта для
Approval/Rejection rates по каналам продаж автокредитов. policy decision -
Размер просрочки по продуктам Отказы на приостановка продажи экспресс-кредитов в
верификации/проверкам на Fraud по каналам отдельных регионах / городах / точках
продаж Средние скоринговые баллы по продаж – начиная с февраля 2007 Проверка
каналам продаж Средние скоринговые баллы эффективности экспертной карты для dpd30+.
для всех заявок, одобренных/отклоненных Лето 2007 - Разработка скоринговых моделей
заявок Случаи override скоринга. для Москвы и регионов Выбор Good/Bad флага
24Розничное кредитование Предотвращение – в результате решено делать FPD model
мошенничества. Разработать простой и ясный 17,800 заемщиков в Москве. 25,300
набор правил для проверок на заемщиков в регионах. Не убирать VIP
мошенничество. Не опираться на данные, (post-input изменение типа клиента) Bad
сообщенные самим аппликантом об уровне rates by Regions on map – масштабное
дохода, и на результаты звонков при мошенничество в некоторых регионах.
верификации. Наилучший вариант – 552007 Скоринг для Автокредитов Выбор
дополнительная проверка по базам ФНС, целевой переменной.
Пенсионного фонда. Мониторинг FPD по 56Конец. Вопросы ?
каналам и точкам продаж (может быть
Построение скоринговых моделей.ppt
http://900igr.net/kartinka/algebra/postroenie-skoringovykh-modelej-183933.html
cсылка на страницу

Построение скоринговых моделей

другие презентации на тему «Построение скоринговых моделей»

«Построение диаграмм и графиков» - Отображение геометрических фигур. Основные свойства компонента Shape: Отображение простейших геометрических фигур на форме обеспечивает компонент Shape. Из нескольких компонентов Shape можно создавать несложные рисунки. Выбор типа диаграммы: Перейти на пример. Рассмотреть пример построения графика функции y = Sin(x).

«Построение геометрических фигур» - Потом добавляется третий этап. Л2: построить прямую, проходящую через две заданные (построенные) точки. П5: Построить (найти) точку пересечения двух данных окружностей. Геометрические построения в школьном курсе математики. Требования – искомая фигура (совокупность фигур) с указанными свойствами. Чертежные машины пантограф; эллипсограф; рейсмус; графопостроитель ЭВМ или компьютера.

«Построение сечений многогранников» - Flash анимация Сечение пирамиды Сечение куба. Комбинированный метод. Цели урока. Построить сечение через точки М, Д1 ,К. Ввести понятие секущей плоскости. Выработать алгоритм построения сечений тетраэдра и параллелепипеда. Показать на примерах способы построения сечений многогранников. Примеры сечений тетраэдра.

«Задачи на построение» - Из оригамского решения, проверки или способа построения. Решение задач на построение развивает логическое и активное мышление учащихся. Сопоставление решения задач на построение с помощью циркуля, линейки и оригаметрии. Все задачи, которые можно решить с помощью циркуля и линейки, можно решить с помощью оригами.

«Построение многоугольников» - Деление на 7 равных частей. Построение девятиугольника. Деление на 11 равных частей. Интегрированный урок : геометрия и черчение. Деление на 10 равных частей. В природе, в окружающем мире, в быту - всюду мы видим правильные многоугольники. Несмотря на то, что еще древними греками были найдены способы построения с помощью только лишь циркуля и линейки правильных многоугольников с числом сторон 3, 4, 5, 15, а также с числом сторон, большим в 2 раза, в отношении прочих правильных многоугольников царила полная неизвестность.

«Построение циркулем и линейкой» - Как построить прямой угол? Как разделить с помощью циркуля и линейки любой угол пополам? Кто и когда изобрёл циркуль? Геометрические построения с помощью циркуля и линейки. Историки. Моря и пустыни, Земля и Луна Свет Солнца И снега лавины… Как с помощью геометрических построений определить стороны горизонта на местности?

Без темы

326 презентаций
Урок

Алгебра

35 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по алгебре > Без темы > Построение скоринговых моделей