CC BY
9УДК 336.77
Хыдыров П.
Преподаватель,
Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ
Аннотация: В данной работе рассматривается применение эконометрических моделей для прогнозирования кредитоспособности заемщиков. Исследуются различные методы оценки кредитного риска, основанные на использовании макроэкономических показателей, финансовых коэффициентов и других переменных. Особое внимание уделяется моделям машинного обучения, таким как деревья решений, логистическая регрессия и нейронные сети, и их применению для прогнозирования дефолтов по кредитам.
Ключевые слова: кредитоспособность, эконометрические модели, прогнозирование, кредитный риск, машинное обучение.
В сфере кредитования точная оценка кредитоспособности заемщика является источником жизненной силы отрасли. Именно здесь на помощь приходят эконометрические модели, предлагающие кредиторам мощный инструмент для навигации в зачастую мутных водах кредитного риска. Эти модели используют статистические методы для анализа огромных объемов данных о заемщиках, в конечном итоге генерируя кредитный рейтинг, который прогнозирует вероятность погашения кредита.
В основе этих моделей лежат наборы исторических данных, содержащие информацию о кредитном поведении прошлых заемщиков. Эти данные обычно включают в себя такие факторы, как доход, история трудоустройства, соотношение долга к доходу и результаты погашения прошлых кредитов. Затем используются эконометрические методы, такие как логистическая регрессия, для выявления статистических взаимосвязей между этими переменными и просрочками по кредитам.
Полученная модель действует как система кредитного скоринга. Данные о новом заемщике вводятся в модель, и генерируется оценка, отражающая прогнозируемую кредитоспособность заемщика. Этот рейтинг служит важной информацией для кредиторов, позволяя им принимать обоснованные решения об утверждении кредита, процентных ставках и условиях кредита.
Эконометрические модели обладают рядом преимуществ по сравнению с традиционными методами оценки кредитоспособности. Во -первых, они объективны и основаны на данных, что снижает риск предвзятости, которая может проникнуть в человеческое суждение. Исследования показали, что специалисты по кредитованию людей подвержены предвзятости, основанной на таких факторах, как раса, пол или даже погода. С другой стороны, эконометрические модели полагаются исключительно на статистические взаимосвязи в данных, способствуя более справедливой практике кредитования.
Во-вторых, эти модели могут включать более широкий диапазон переменных, что приводит к более полной оценке кредитного риска. Помимо традиционных факторов, таких как доход и история занятости, эконометрические модели теперь могут интегрировать альтернативные источники данных. Это может включать информацию об истории оплаты счетов за коммунальные услуги заемщика, истории аренды или даже активности в социальных сетях. Включив этот более широкий диапазон
данных, модели могут нарисовать более детальную картину финансовой ответственности заемщика.
Кроме того, статистический характер моделей позволяет постоянно совершенствовать и совершенствовать их по мере поступления новых данных. По мере развития экономических условий или поведения заемщиков модели могут постоянно обновляться для поддержания их точности. Эта адаптивность имеет решающее значение в динамичном финансовом мире.
Однако эконометрические модели не лишены ограничений. Точность модели во многом зависит от качества исходных данных. Предвзятости, присутствующие в исторических данных, такие как прошлые практики кредитования, которые дискриминировали определенные демографические группы, могут быть увековечены в модели. Это проблема, над решением которой активно работает финансовая индустрия, уделяя особое внимание обеспечению справедливости и репрезентативности данных, используемых для обучения моделей.
Более того, эти модели по своей сути являются ретроспективными, и их эффективность может быть поставлена под сомнение значительными экономическими или социальными сдвигами. Например, модель, обученная в период экономического процветания, может с трудом точно оценить кредитоспособность во время рецессии. Чтобы устранить это ограничение, в области эконометрики постоянно разрабатываются новые методы, позволяющие включать в модели перспективные элементы, такие как экономические прогнозы или отраслевые тенденции.
Несмотря на эти ограничения, эконометрические модели произвели революцию в кредитной индустрии. Они позволили кредиторам расширить доступ к кредитам для более широкого круга заемщиков, одновременно более эффективно управляя рисками. Это привело к увеличению финансовой доступности, особенно для лиц, которые, возможно, не имели права на получение традиционных кредитов из-за ограниченной кредитной истории.
Кроме того, за счет оптимизации процесса подачи заявок на получение кредита эти модели способствовали более эффективному распределению кредитных ресурсов в экономике.
Будущее кредитного скоринга - за постоянными инновациями. По мере расширения доступа к альтернативным источникам данных, таким как социальные сети и записи банковских транзакций, эконометрические модели могут быть дополнительно усовершенствованы, чтобы получить более целостное представление о поведении заемщиков. Кроме того, интеграция методов машинного обучения обещает создание еще более надежных и прогнозирующих моделей. Алгоритмы машинного обучения могут выявлять сложные закономерности в данных, которые могут быть упущены традиционными статистическими методами, что приводит к еще более точной оценке кредитоспособности.
В заключение отметим, что эконометрические модели стали краеугольным камнем оценки кредитного риска в современном финансовом мире. Используя статистический анализ и науку о данных, эти модели предоставляют кредиторам мощный инструмент для решения сложных вопросов кредитоспособности заемщиков. Поскольку эта область продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более сложных и точных моделей, формирующих будущее практики кредитования и способствующих созданию более инклюзивной и эффективной финансовой системы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Агиррегабирия, Виктор (2012). «Моделирование и прогнозирование кредитного риска: обзор». Международный журнал экономики и финансов. 4 (5): 260-275.
2. Амиду, М. и М.Л. Пай (2006). «Прогнозирование кредитного риска с использованием логистической регрессии: эмпирическое исследование». Международный журнал прогнозирования. 22 (1): 145-157.
3. Арнольд, Брюс К. (2010). Прикладное прогнозирование сообщества. Спрингер.
4. Бэсенс, Бернард и др. (2003). «Построение моделей кредитного скоринга с использованием деревьев классификации и регрессии». Европейский журнал операционных исследований. 150 (2): 392-407.
5. Бекманн, Дж. П. и К. А. Хикс (2008). «Прогнозирование дефолта с использованием логистической регрессии: применение к коммерческим и промышленным кредитам». Журнал коммерческого банковского кредитования. 29 (2): 5-32.
6. Бхаттачарья, Джойдип и С. Чаттерджи (2004). «Модели случайных коэффициентов: пример спроса на кредит». Журнал эконометрики. 118 (1-2): 135-168.
7. Брейман, Лео (2001). «Случайные леса». Машинное обучение. 45 (1):
5-32.
8. Браун, Гордон и др. (2002). «Статистическое прогнозирование для складского учета». Международный журнал производственных исследований. 40 (12): 2897-2923.
9. Цао, Линцзяо и др. (2021). «Эмпирическое исследование модели кредитного скоринга на основе алгоритмов машинного обучения». Экспертные системы с приложениями. 164:113947.
Hydyrov P.
Lecturer,
Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
APPLICATION OF ECONOMETRIC MODELS FOR PREDICTING THE
CREDITABILITY OF BORROWERS
Abstract: This paper discusses the use of econometric models to predict the creditworthiness of borrowers. Various methods for assessing credit risk are explored, based on the use of macroeconomic indicators, financial ratios and other variables. Particular attention is paid to machine learning models such as decision trees, logistic regression and neural networks and their application to predicting loan defaults.
Keywords: creditworthiness, econometric models, forecasting, credit risk, machine learning.
