.

Osnovni koraci u izgradnji scoring modela

Osnovni koraci u izgradnji scoring modela

1. Studija provedivosti
2. Definicija uzorka
3. Prikupljanje podataka

4. Analiza karakteristika
5. Zaključivanje o odbijenima
6. Modeliranje scoring kartice
7. Validacija scoring kartice
8. Postavljenje strategije i implementacije

1. Studija provedivosti
Svrha je ove studije odrediti poslovne potrebe i mogućnosti izgradnje scoring kartice. Potrebno je definirati: troškove i koristi projekta, objektivnost scoring kartice te zahtjeve i odgovornosti za svaku fazu izrade.

2. Definicija uzorka
Definirati uzorak znači prikupiti aplikacije koje će biti upotrebljene za izgradnju kredit scoring modela. Za svaku aplikaciju u uzorku potrebno je odrediti radi li se o dobrom, lošem, neodređenom, neaktivnom ili odbijenom zajmotražitelju. Prema teoriji, dobar je onaj komitent kojega kreditna institucija rado ima, a loš je onaj za kojega je kreditnoj instituciji žao da ga je uzela. Veličina uzorka koja je prikladna za kreiranje scoring kartice je primjerice 1500 dobrih komitenta, 1500 loših i 1500 odbijenih. Može se upotrijebiti i manji uzorak, ali sve što je manje od 500 će prouzročiti probleme statističke prirode.

3. Prikupljanje podataka
Podaci se prikupljaju iz različitih izvora: zahtjevi za kreditima, izvještaji kreditnog biroa, geo-demografske baze podataka, računi komitenata koje posjeduje kreditna institucija itd. Potrebno je zadržati sve raspoložive karakteristike za koje će se naknadnom statističkom analizom utvrditi značajnost odnosno koje su prediktori budućeg ponašanja u otplati kredita. Prilikom izgradnje kredit scoring modela potrebno je poznavati kvalitetu podataka i eventualne slabosti odnosno sumnje koje podaci nose zbog toga što to ima utjecaj na izgradnju i kvalitetu konačnog modela.

4. Analiza karakteristika
Svrha je analiziranja karakteristika u identificiranju onih koje razdvajaju dobre od loših klijenata kako bi se one uključile u konačan scoring model. Uobičajeno se izrađuju woe tablice. Iz njih se vidi kakav je odnos dobrih i loših odnosno koliko dobrih dolazi na jednog lošeg (information odds) za svaku kategoriju varijable. Pored toga, računa se i information value iz čega se vidi kolika je prediktivna sposobnost svake pojedine varijable. Na taj način se može odabrati koje varijable uključiti u scoring model.

5. Zaključivanje o odbijenima
Reject inference ili zaključivanje o odbijenima je postupak uključivanja odbijenih klijenata (onih koji nisu dobili kredit) u uzorak za razvoj modela. Naime, radi se o tome da uzorak mora biti reprezentativan s obzirom da se scoring model koristi za scoriranje cijele populacije koja dolazi u banku tražiti kredit pa je stoga bitno u uzorak uključiti i one klijente koji nisu dobili kredit.

6. Modeliranje
Scoring kartica se kreira na temelju prihvaćenih aplikacija za koje je poznato jesu li dobri ili loši komitenti i na temelju odbijenih aplikacija za koje se procjenjuje jesu li dobri ili loši. Analitičari koji se bave izgradnjom kredit scoring modela analiziraju povijesne podatke prethodno odobrenih kredita u cilju određivanja karakteristika zajmotražitelja koje su važne u predviđanju individualnog rizika. Statističke metode korištene u industriji razvoja scoring kartica su: logistička regresija, diskriminacijska analiza, stabla odlučivanja, probit analiza, matematičko programiranje, neuralne mreže, Markovljevi lanci, ekspertni sistemi, genetički algoritmi itd.

7. Validacija
Validirati scoring model znači testirati ga primjenom različitih kvalitativnih i kvantitativnih testova. Radi se o usporedbi stvarnog stanja dobar/loš i procjene dobivene scoring modelom. Prema pravilu, validaciju treba provesti out-of-sample i out-of-time. Out-of-sample znači testirati model na podacima koji nisu sudjelovali u izradi modela. Out-of-time podrazumijeva testiranje modela na podacima koji nisu iz razdoblja iz kojeg su podaci upotrebljeni za razvoj modela. Za kvantitativnu validaciju se upotrebljavaju sljedeći testovi: distribucija frekvencija dobrih i loših s obzirom na score/rating klasu (tablično, grafički); postotak uspješne klasifikacije (ukupno, dobri, loši); greška tipa I i greška tipa II; confussion matrix; ROC (receiver operating characteristic) krivulja; ba error krivulja; ; KS statistika; GINI koeficijent itd.

8. Postavljenje strategije i implementacije
Svaka financijska institucija koja želi korisititi kreditni scoring mora znati kako taj sistem radi da bi se uz pomoć njega moglo kvalitetno upravljati. Moć predviđanja koju model ima će se mijenjati kako se mijenjaju veze između varijabli, a to će utjecati na promjenu u kreditne strategije. Vrlo je važno neprestano promatrati cjelokupnu situaciju i reagirati na promjene. Postoje četri ključna područja koja se moraju razmotriti kod implementacije kredit scoringa. Prvo, postavljanje granične vrijednosti, kreditnog limita i ostalih parametara modela. Drugo, provođenje testiranja kako bi se osiguralo da su scoring kartica i ostali parametri postavljeni korektno. Treće, treba osigurati da scorovi, kreditna ograničenja, razlozi donošenja odluka i parametri odluka budu arhivirani u cilju provođenja analiza. Četvrto, efikasna komunikacija između odjela gdje se procesiraju aplikacije za kredit i odjela marketinga.

 
 
TRENUTNO PREGLEDAVATE: Istraživanje i razvoj RJEČNIK POJMOVA Rječnik pojmova Osnovni koraci u izgradnji scoring modela