Спасибо автору за креативные презентации! Очень они порадовали. Также отмечу, что автор оперативно вносит исправления, когда нужно. Мерси!
Информация о работе
Подробнее о работе
Разработка балльно-скоринговой модели оценки заемщиков банка с учетом данных из социальных сетей
- 64 страниц
- 2020 год
- 0 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Если взглянуть на текущую ситуацию на кредитном рынке, то можно отметить рост просрочек по различным видам займа. Экономическая ситуация ухудшается, набирает обороты безработица. Население оказывается не в состоянии погасить займы по кредитам. Это, в свою очередь, влияет на состояние банковского портфеля, «в нем постепенно растет доля проблемных кредитов».
Определенную роль в невыплатах по займам играет не только ухудшение финансового состояния граждан, но и индивидуальные социально-демографические и психологические факторы. Следовательно, особое значение для банков приобретают системы оценки заемщиков, в особенности тех, у кого еще нет кредитной истории (около 11%), с привлечением данных факторов, которые позволят уменьшить риск выдачи кредитов [30].
Следует отметить, что в интернете увеличивается число участников социальных сетей, в которых имеется возможность заполнения профилей некоторыми личными данными, демонстрации фотографий, публикации так называемых «постов». При этом регистрация производится пользователями в различных возрастных категориях, принадлежащих к обоим полам, имеющих самые разные интересы и стиль поведения. Данные из социальных сетей могут стать отличным источником для оценки заемщиков на предмет выдачи или невыдачи кредитов.
Таким образом, актуальность данной выпускной квалификационной работы обусловлена необходимостью создания системы, способной оценить потенциальных заемщиков по дополнительным параметрам, к примеру данным из социальных сетей, помимо основных таких, как пол, возраст, образование, стаж работы и некоторых других, для сокращения рисков выдачи кредитов. Ее своевременность вытекает из текущей неблагоприятной для банков ситуации роста просроченной задолженности и риска дефолта.
Проблемой является увеличение объема просроченной задолженности и рисков выдачи кредитов.
Объект исследования – оценка заемщиков банка.
Предмет исследования – балльно-скоринговая модель оценки заемщиков.
Цель работы – создать модель оценки заемщиков банка.
Задачи:
изучить существующие подходы к оценке заемщиков;
создать балльно-скоринговую модель в программе Deductor Academic;
проанализировать полученные в модели данные.
Практически необходимо создать балльно-скоринговую модель в программном средстве Deductor Academic.
В работе были использованы статьи с сайтов Объединенного кредитного бюро, Национального бюро кредитных историй, газета.ru, banki.ru, BaseGroup Labs, а также учебное пособие «Бизнес-аналитика: от данных к знаниям» Н.Паклина и В.Орешкова, учебные пособия по экономике.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, содержательной части, включающей три главы, и заключения.
Список сокращений 3
Введение 4
1 Теоретические аспекты оценки заемщиков банка 6
1.1 Кредитные риски при выдаче займов 6
1.2 Подходы к оценке кредитоспособности заемщиков 11
1.3 Особенности скоринговых систем оценки заемщиков 17
2 Создание балльно-скоринговой модели 25
2.1 Использование в модели данных из социальных сетей 25
2.2 Построение модели в программе Deductor Academic 27
2.3 Интерпретация полученной модели 43
3 Оценка эффективности скоринговой модели 50
Заключение 59
Список литературы 61
Понятие риска связано с возможностью того, что ожидаемая выгода не будет получена в результате совершения некоего рискованного действия. Риск, как и доходность, является основной характеристикой каждой финансовой операции, при этом чем выше риск, присущий финансовому инструменту, сделке, тем выше доходность инвестиций.
Под банковским риском понимается вероятность потерь со стороны кредитной организации вследствие наступления неблагоприятных событий, связанных с внутренними или внешними факторами [9].
Банковские риски делятся на финансовые (кредитные, рыночные, потери ликвидности) и нефинансовые (операционные, правовые, потери деловой репутации, стратегические).
1. Абалакин А.А., Соболева Е.С., Османова Айшан Эхтирам Кзы. Оценка кредитоспособности физических лиц на основе современных банковских технологий [Электронный ресурс] // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №5 (2015).
2. Анущенко М.Р. Оценка кредитоспособности предприятия [Текст]: учебное пособие. – М.: Экономикс, 2008.
3. Банных А.А., Летчиков А.В. Методика оценки кредитного риска заемщика с применением скоринга бюро кредитных историй [Электронный ресурс] // Интернет-журнал «Вестник Удмуртского университета» № 2-4 / 2013
4. Булатов А.С. Экономика: учебник [Текст] / под ред. А. С. Булатова. – М.: ЮРИСТЪ, 1999
5. Жариков В.В. Управление кредитными рисками: учебное пособие [Текст] / В.В. Жариков, М.В. Жарикова, А.И. Евсейчев. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2009. – 244 с.
6. Калинин Н.В. Деньги. Кредит. Банки [Текст]: Учебник для бакалавров / Н. В. Калинин, Л. В. Матраева, В. Н. Денисов. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2015. – 304 с.
7. Коноплицкая М. А., Лобан Т. Н., Лукашик Л. А. Подходы к оценке кредитоспособности в управлении кредитным риском [Электронный ресурс] // Молодой ученый. – 2013. –№5. – С. 326-329.
8. Кравцова Г.И. Организация деятельности коммерческих банков [Текст] /Г.И. Кравцова, Н.К. Василенко, О.В. Купчинова [и др.]/ под ред. проф. Г.И. Кравцовой. – 3-е изд. перераб. и доп. – Минск: БГЭУ, 2007. – 478 с.
9. Лаврушин О.И. Банк и банковские операции [Текст] / под ред. О.И.Лаврушина. – Кнорус, 2016. – 272 с.
10. Лукашевич Н.С. Сравнение нейросетевых и статистических методов оценки кредитного риска [Электронный ресурс] // Финансы и кредит. 2011. №1 (433). – С. 32-41.
11. Муромцев Д.Ю. Экономическая эффективность и конкурентоспособность: учебное пособие [Текст] / Д.Ю. Муромцев, Ю.Л. Муромцев, В.М. Тютюнник, О.А. Белоусов, – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2007. – 96 с.
12. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика от данных к знаниям [Текст]: учеб. – Изд.2, испр. – Спб: Питер, 2013. – 706 с.
13. Пятков М. Экономика информационных технологий. – М., 2001.
14. Филатов O.K. Экономика предприятий (организаций): учебник [Текст]/ O.K. Филатов, Т.Ф. Рябова, Е.В. Минаева. – М.: Финансы и статистика, 2008. – Стр. 254.
15. Big Data Russia — итоги конференции. Большие данные во всем. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://rusbase.com/news/bigdato-vsem/
16. Варианты поставки [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://basegroup.ru/deductor/choice
17. Индекс ОКБ. Платежная дисциплина регионов России 1 кв. 2016 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.bki-okb.ru/sites/default/files/report_documents/2016_05_30_platezhnaya_disciplina_regionov_rossii_i_kv_2016.pdf
18. Квантование [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://basegroup.ru/deductor/function/algorithm/quantification
19. Конечные классы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://basegroup.ru/deductor/function/algorithm/final-class
20. Кредит от микрофинансовой организации. В чем подвох? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.citifinance.ru/article-kredit-ot-mikrofinansovoy-organizatsii-v-chem-podvokh/
21. Логистическая регрессия и ROC-анализ — математический аппарат [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://basegroup.ru/community/articles/logistic
22. Модель кредитного скоринга Дюрана [Электронный ресурс]. – Режим доступа:http://afdanalyse.ru/publ/finansovyj_analiz/1/model_kreditnogo_skoringa_djurana/16-1-0-140
23. Подходы к оценке кредитоспособности заемщиков [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.getbanks.ru/goons-109-4.html
24. Расчет экономического эффекта от внедрения системы автоматизации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://antegra.ru/news/experts/_det-experts/4
25. Расчеты и операционная работа в коммерческом банке [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.reglament.net/bank/raschet/2004_6_article.htm
26. Россия в долгах [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gazeta.ru/business/2016/02/08/8063009.shtml
27. Скоринг как метод оценки кредитного риска [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/banks/scoring.shtml
28. Скоринг (scoring) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.banki.ru/wikibank/skoring/
29. Тарифные планы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://basegroup.ru/service/learning/prices
30. «Эквифакс»: доля заемщиков без кредитной истории сократилась в четыре раза за последние семь лет [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.banki.ru/news/lenta/?id=7107731
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
