CC BY
59
The general idea connected with realization of this process, productive and effective for the organization, is that it is necessary to remove those organizational priorities about which it was told above. The performance management can be the extremely productive instrument of management of human resources, but for this purpose it should return the status of a control device and management of efficiency of realization of strategy of the company, without being exchanged for the purposes, less essential to the organization. Of course, you shouldn't forget and about them, but you shouldn't try to solve all problems at the same time within one procedure!
References in English / Список литературы на английском языке
1. Reference for business. [Electronic resource]. URL: http://www.referenceforbusiness.com/encyclopedia/Per-Pro/Performance-Appraisal-and-Standards.html/ (date of access: 02.04.2017).
2. Government of Canada. [Electronic resource]. URL: http://www.tbs-sct.gc.ca/tou/pmc-dgr/empkit-troemp-eng.asp/ (date of access: 01.04.2017).
3. Scott-Lenon Frank. Performance Management: Developing People. P. 50-54.
4. Free management eBooks. [Electronic resource]. URL: http://www.free-management-ebooks.com/dldebk-pdf/fme-performance-management.pdf/ (date of access: 04.04.2017).
References / Список литературы
1. Reference for business. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.referenceforbusiness.com/encyclopedia/Per-Pro/Performance-Appraisal-and-Standards.html/ (дата обращения: 02.04.2017).
2. Government of Canada. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.tbs-sct.gc.ca/tou/pmc-dgr/empkit-troemp-eng.asp/ (дата обращения: 01.04.2017).
3. Scott-Lenon Frank. Performance Management: Developing People. P. 50-54.
4. Free management eBooks. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.free-management-ebooks.com/dldebk-pdf/fme-performance-management.pdf/ (дата обращения: 04.04.2017).
QUALITY CONTROL OF BINNING Maslyonkova M.V. (Russian Federation) Email: Maslyonkova426@scientifictext.ru
Maslyonkova Marina Valeryevna - student, DEPARTMENT OF DATA ANALYSIS, DECISION-MAKING THEORY AND FINANCIAL TECHNOLOGY, FINANCIAL UNIVERSITY UNDER THE GOVERNMENT OF THE RUSSIAN FEDERATION,
MOSCOW
Abstract: binning is a categorization process to transform a continuous variable into a small set of groups or bins, which is widely used in credit scoring. The article analyzes one of the non-standard condition for a good binning algorithm. It is based on the construction of logistic regression model for the Weight of Evidence (WOE) values. The proposed method can be useful, for example, when it is unclear whether to allocate a bin with missing values to a separate group or not. In addition, it is easy to implement in practice. Keywords: binning, credit scoring, logistic regression.
European science № 4(26) ■ 58
ПРОВЕРКА КАЧЕСТВА ПРОЦЕДУРЫ БИННИНГА Маслёнкова М.В. (Российская Федерация)
Маслёнкова Марина Валерьевна - студент, Департамент анализа данных, принятия решений и финансовых технологий, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва
Аннотация: биннинг - это процесс категоризации, суть которого заключается в разбиении переменных определенным образом на группы, или бины. Он широко используется в кредитном скоринге. В статье анализируется одно из нестандартных условий проведения качественной процедуры биннинга. Оно основано на построении логистической регрессии по значениям Weight of Evidence (WOE). Предложенный метод может быть полезен, например, когда неясно, выделять ли бин с пропущенными значениями в отдельную группу или нет. К тому же, он легко реализуем на практике.
Ключевые слова: биннинг, кредитный скоринг, логистическая регрессия.
Математически WOE определяется как логарифм отношения доли «хороших» наблюдений к доле «плохих» наблюдений. Под «хорошими» и «плохими» наблюдениями понимается клиент, который не стал или стал дефолтным за период наблюдения соответственно. Этот показатель измеряет статистическую значимость каждого бина. Построим парную логистическую регрессию с одной объясняющей переменной WOE(x):
тi{WOE{x)) = ^р^туодю
Когда логистическая регрессия содержит одну предопределенную переменную, трансформированную к WOE, оценка коэффициентов по методу максимального правдоподобия может быть записана в явном виде:
Поскольку логистическая функция правдоподобия является вогнутой, то существует единственный максимум этой функции, а значит и единственное решение [1]. Сформулируем правило проверки правильности биннинга. Чтобы биннинг считался правильно проведенным, необходимо проверить, что оценки коэффициентов в логистической регрессии, где объясняющей переменной служит WOE переменной x, а объясняемой - переменная у, принимающая значение или 0 или 1, удовлетворяют равенству (1).
Для того чтобы показать практическую применимость описанного выше метода верификации биннинга, попытаемся решить вопрос для переменной, численно равной отношению ссуды к величине залога (LTV, от англ. Loan to Value): что делать с группой, содержащей пропущенные значения. Согласно правилу (1):
Вариант с выделенными отдельно пропущенными значениями дает неточную оценку параметров. Если присоединить пропущенные значения к группе с наибольшим количеством дефолтов, оценки полностью совпадают в вычисленными.
Итак, описанный подход, основанный на построении логистической регрессии по значениям WOE полезен при проведении биннинга и довольно легко реализуем на практике.
59 ■ European science № 4(26)
Список литературы /References
1. Гопин Цзэн. Необходимое условие для хорошего алгоритма биннинга в кредитном скоринге. HIKARI Ltd. Прикладные Математические Науки. Т. 8, 2014. Вып. 65. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://dx.doi.org/10.12988/ams.2014/ (дата обращения: 13.04.2017).
Список литературы на английском языке /References in English
1. Guoping Zeng. A necessary condition for a good binning algorithm in credit scoring. HIKARI Ltd. Applied Mathematical Sciences. Vol. 8, 2014. № 65. [Electronic resource]. URL: http://dx.doi.org/10.12988/ams.2014/ (date of access: 13.04.2017).
European science № 4(26) ■ 60
