zinet home
home home
home ИНТЕЛЛЕКТ-ПОРТАЛ
home Стартовал прием материалов в сборник XХХIX-й научной конференции. Требования к публикациям - в разделе "Объявления".

На главную | Объявления | Отчеты предыдущих конференций | История Украины | Контакты

РЕСУРСЫ ПОРТАЛА:

Тридцать восьмая научно-практическая конференция
(23 - 28 мая 2016 г.)


Тридцать седьмая научно-практическая конференция
(19 - 22 апреля 2016 г.)


Тридцать шестая научно-практическая конференция
(29 декабря 2015 - 5 января 2016 г.)


Тридцать пятая научно-практическая конференция
(24-27 ноября 2015 г.)


Тридцать четвертая научно-практическая конференция
(13-17 октября 2015 г.)


Тридцать третья научно-практическая конференция
(20-27 мая 2015 г.)


Тридцать вторая научно-практическая конференция
(2-7 апреля 2015 г.)


Тридцать первая научно-практическая конференция
(25 февраля - 1 марта 2015 г.)


Тридцатая научно-практическая конференция
(19-25 января 2015 г.)


Двадцать девятая международная научно-практическая конференция
(19-25 ноября 2014 г.)


Двадцать восьмая международная научно-практическая конференция
(08-13 октября 2014 г.)


Двадцать седьмая научно-практическая конференция
(20-25 мая 2014 г.)


Двадцать шестая научно-практическая конференция
(7-11 апреля 2014 г.)


Двадцать пятая юбилейная научно-практическая конференция
(3-7 марта 2014 г.)


Двадцать четвертая научно-практическая конференция
(20-25 января 2014 г.)


Двадцать третья научно-практическая конференция
(10-15 декабя 2013 г.)


Двадцать вторая научно-практическая конференция
(4-9 ноябя 2013 г.)


Первая международная научно-практическая конференция
(14-18 мая 2013 г.)


Двадцать первая научно-практическая конференция
(14-18 мая 2013 г.)


Двадцатая научно-практическая конференция
(20-28 апреля 2013 г.)


Девятнадцатая научно-практическая конференция
(26 февряля - 3 марта 2013 г.)


Восемнадцатая научно-практическая конференция
(22-26 декабря 2012 г.)


Семнадцатая научно-практическая конференция
(22-26 октября 2012 г.)


Шестнадцатая научно-практическая конференция
(09-14 апреля 2012 г.)


Пятнадцатая научно-практическая конференция
(01 - 07 марта 2012 г.)


Четырнадцатая научно-практическая конференция
(12-20 декабря 2011 г.)


Тринадцатая научно-практическая конференция
(28 октября - 09 ноября 2011 г.)


Двенадцатая научно-практическая конференция
(28 мая - 06 июня 2011 г.)


Одинадцатая научно-практическая конференция
(26 апреля - 04 мая 2011 г.)


Десятая научно-практическая конференция
(15-23 марта 2011 г.)


Девятая научно-практическая конференция
(27-31 декабря 2010 г.)


Восьмая научно-практическая конференция
(05-12 декабря 2010 г.)


Седьмая научно-практическая конференция
(28 мая - 7 июня 2010 г.)


Шестая научно-практическая конференция
(1-15 апреля 2010 г.)


Пятая научно-практическая конференция
(20-27 мая 2009 г.)


Четвертая научно-практическая конференция
(10-17 апреля 2009 г.)


Третья научно-практическая конференция
(20-27 декабря 2008 г.)


Вторая научно-практическая конференция
(1-7 ноября 2008 г.)


Первая научно-практическая конференция
(10-15 мая 2008 г.)



НАШИ ПАРТНЕРЫ:

Студия веб-дизайна www.zinet.info



Студия ландшафтного дизайна Флора-МК


Уникальное предложение!



Сайт-визитка - теперь
всего за 200 грн!

подробнее>>>



построение скоринговой модели оценки кредитоспособности заемщика с использованием сети Байеса, реализованной на основе Вероятностного программирования

 

Морозенко С.В.

Украина, г. Киев, НТУУ “КПИ”,

Институт прикладного системного анализа

 

Статья посвящена построению скоринговой модели кредитоспособности клиентов банка на основе сетей Байеса. Для построения сети Байеса, в свою очередь, использован современный, набирающий обороты и популярность во всем мире, подход – вероятностное программирование. Разработан отдельный программный продукт для построения такой скоринговой системы. Получены результаты моделирования с помощью разработанного программного продукта, и проведен сравнительный анализ с результатами метода дерева решений.

 

В течении последних лет рынок кредитования динамично развивается, в особенности это касается кредитования физических лиц. Это обстоятельство влечет за собой возрастание кредитных рисков, связанных с невозвратами кредитов. Одним из способов снижения кредитных рисков является применение скоринговых технологий, позволяющих быстро оценивать кредитоспособность потенциальных заемщиков. В статье предлагается метод оценки кредитоспособности заемщика с использованием сети Байеса, реализованной на основе вероятностного программирования. Это новый программный подход, основанный на понятии вероятности с учетом неопределенности.

Поскольку для разработки алгоритмов кредитного скоринга необходима историческая выборка данных — так называемая обучающая выборка, для создания гибкой скоринговой системы была выбрана модель, в основу которой положено 10 характеристик клиента (описание в табл. 1)

 

Таблица 1 – Характеристики клиента скоринговой модели

Описание

Название переменной

Общий баланс на счетах заемщика

RevolvingUtilization

Возраст

Age

Количество просроченных платежей на 30-59 дней за последние 2 года

PastDue30_59Times

Ежемесячные выплаты по кредитам и задолженностям, разделенные на общий доход

DebtRatio

Ежемесячный доход

MonthlyIncome

Количество открытых кредитов, рассроченных платежей и кредитных линий

NumberOfOpenCreditLines

Количество просроченных платежей на 90 и больше дней за последние 2 года

PastDue90Times

Количество ипотечных и других кредитов на недвижимое имущество

NumberOfRealEstateLoans

Количество просроченных платежей на 60-89 дней за последние 2 года

PastDue60_89Times

Количество иждивенцев в семье

NumberOfDependents

 

К этой модели был применен алгоритм байесовского вывода на базе использования вероятностного программирования для определения задолженности у клиента в будущем, превышающей 90 дней. Именно клиенты с такой задолженностью относятся к числу «безнадежных».

Байесовский подход – направление, в основе которого лежит принцип максимального использования имеющейся априорной информации о процессах, ее непрерывного пересмотра и переоценки с учетом получаемых выборочных данных. Этот подход трактуется как обучение. Байесовской сетью называется пара , где  – ориентированный ацикличный граф (ОАГ), а  – набор условных распределений. Каждая вершина графа соответствует одной из переменных Для каждой вершины задано условное распределение , где  – множество непосредственных предшественников  в графе . Байесовская сеть  определяет следующее совместное распределение: .

Если известны реализовавшиеся значения одной или нескольких переменных  (, то известные алгоритмы вывода по байесовской сети позволяют оценить условные вероятности  остальных переменных [1]. Граф нашей модели изображен на рис. 1. Названия переменных согласно табл. 1.

 

Безымянный.gif

Рисунок 1 – Граф сети Байеса для рассматриваемой модели

 

Механизм обучения и вывода реализован с помощью средств вероятностного программирования с применением пакета Infer.Net [2].

Исследования области языков вероятностного программирования сегодня являются новым и перспективным направлением в области искусственного интеллекта. С помощью языка вероятностного программирования возможно моделирование сложных структурированных стохастических процессов. Есть возможность создавать вероятностные модели событий, которые могли бы произойти в мире и генерировать заданную коллекцию данных или наблюдений.

Основой для вероятностного программирования являются случайные величины с расширениями стандартных типов представления неопределенных значений. Каждая случайная величина представляет собой набор или диапазон возможных значений, и имеет соответствующий дистрибутив, который присваивает вероятность каждому возможному значению. Такое распределение количественно демонстрирует свое понимание возможных значений переменной, и позволяет использовать статистический анализ, чтобы понять будущее поведение переменной.

Вероятностное программирование начинается с определения начального «предварительного распределения» для каждой случайной величины, которое определяет состояние переменной до внесения корректировок и замечаний. Изменения в результате наблюдений не заменяют предварительное распределение, но при этом используется дополнительная информация, чтоб убедиться в достоверности и полноте данных. Новое распределение называется апостериорным распределением и может быть использовано как априорное для следующей итерации обучения [3].

Благодаря своим качествам вероятностное программирование применимо к вероятностному моделированию, в частности, к сетям Байеса. Именно для построения сети Байеса в нашем случае был применен этот подход. Построенная модель оценки кредитоспособности заемщика не просто показывает результаты принятия решения, а и дает возможность подсчитать неопределенность результата, то есть, с какой вероятностью то или иное решение было принято.

Модель проверяется на тестовой выборке, состоящей из 10000 записей методом «удержания» данных, то есть для определения качества классификации используется 10% данных (1000 записей), которые не участвовали в обучении модели. Полученные результаты сравниваются с результатами классификации дерева решений, построенного с помощью программного пакета IBM SPSP Statistics 20.0, и занесены в табл. 2.

 

Таблица 2 – Результаты классификации

Метод

Ошибка

Точность модели

% ошибки классификации

І-го рода

ІІ-го рода

Общая

Сеть Байеса

93

105

198

0,802

19,8 %

Дерево решений

122

156

278

0,722

27,8 %

 

Общий уровень полученных результатов характеризуется спецификой тестовой выборки. Большинство переменных в модели непрерывные, а не дискретные. При этом метод Байеса показал лучший результат в сравнении с деревьями решений, что подтверждает перспективность совместного использования вероятностного программирования и сетей Байеса.

 

Список литературы

1.     Expectation Propagation for Approximate Bayesian Inference. [Электронный ресурс]. – Режим доступа:          http://research.microsoft.com/en-us/um/people/minka/papers/ep/minka-ep-uai.pdf

2.     Infer.Net. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://research.microsoft.com/en-us/um/cambridge/projects/infernet/docs/What%20is%20Infer.NET.aspx

3.     Вероятностное программирование. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://dev.by/blogs/main/veroyatnostnoe-programmirovanie-svyatoy-graal-programmirovaniya



Первая научно-практическая конференция
"Инновационный потенциал украинской науки - ХХI век"
(10-15 мая 2008 г.)


(отчет)
Вторая научно-практическая конференция
"Инновационный потенциал украинской науки - ХХI век"
(1-7 ноября 2008 г.)
(отчет)
Третья научно-практическая конференция
"Инновационный потенциал украинской науки - ХХI век"
(20-27 декабря 2008 г.)
(отчет)
Четвертая научно-практическая конференция
(10-17 апреля 2009 г.)
(отчет)
Пятая научно-практическая конференция
(20-27 мая 2009 г.)
(отчет)
Шестая научно-практическая конференция
(1-15 апреля 2010 г.)
(отчет)
Седьмая научно-практическая конференция
(28 мая - 7 июня 2010 г.)
(отчет)
Восьмая научно-практическая конференция
(05-12 декабря 2010 г.)
(отчет)
Девятая научно-практическая конференция
(27-31 декабря 2010 г.)
(отчет)
Десятая научно-практическая конференция
(15-23 марта 2011 г.)
(отчет)
Одинадцатая научно-практическая конференция
(26 апреля 04 мая 2011 г.)
(отчет)
Двенадцатая научно-практическая конференция
(28 мая - 06 июня 2011 г.)
(отчет)
Тринадцатая научно-практическая конференция
(28 октября - 09 ноября 2011 г.)
(отчет)
Четырнадцатая научно-практическая конференция
(12-20 декабря 2011 г.)
(отчет)
Пятнадцатая научно-практическая конференция
(01-07 марта 2012 г.)
(отчет)
Шестнадцатая научно-практическая конференция
(09-14 апреля 2012 г.)
(отчет)
Семнадцатая научно-практическая конференция
(22-26 октября 2012 г.)
(отчет)
Восемнадцатая научно-практическая конференция
(22-26 декабря 2012 г.)
(отчет)
Девятнадцатая научно-практическая конференция
(26 февраля - 3 марта 2013 г.)
(отчет)
Двадцатая научно-практическая конференция
(20-28 апреля 2013 г.)
(отчет)
Двадцать первая научно-практическая конференция
(13-18 мая 2013 г.)
(отчет)
Первая международная научно-практическая конференция
"Перспективные направления отечественной науки - ХХI век"
(13-18 мая 2013 г.)
(отчет)
Двадцать вторая научно-практическая конференция
(4-9 ноября 2013 г.)
(отчет)
Двадцать третья научно-практическая конференция
(10-15 декабря 2013 г.)
(отчет)
Двадцать четвертая научно-практическая конференция
(20-25 января 2014 г.)
(отчет)
Двадцать пятая юбилейная научно-практическая конференция
(3-7 марта 2014 г.)
(отчет)
Двадцать шестая научно-практическая конференция
(7-11 апреля 2014 г.)
(отчет)
Двадцать седьмая научно-практическая конференция
(20-25 мая 2014 г.)
(отчет)
Двадцать восьмая научно-практическая конференция
(08-13 октября 2014 г.)
(отчет)
Двадцать девятая научно-практическая конференция"
(19-25 ноября 2014 г.)
(отчет)
Тридцатая научно-практическая конференция
(19-25 января 2015 г.)
(отчет)
Тридцать первая научно-практическая конференция
(25 февраля - 1 марта 2015 г.)
(отчет)
Тридцать вторая научно-практическая конференция
(2 - 7 апреля 2015 г.)
(отчет)
Тридцать третья научно-практическая конференция
(20 - 27 мая 2015 г.)
(отчет)
Тридцать четвертая научно-практическая конференция
(13 - 17 октября 2015 г.)
(отчет)
Тридцать пятая научно-практическая конференция
(24 - 27 ноября 2015 г.)
(отчет)
Тридцать шестая научно-практическая конференция
(29 декабря 2015 - 5 января 2016 г.)
(отчет)
Тридцать седьмая научно-практическая конференция
(19 - 22 апреля 2016 г.)
(отчет)
Тридцать восьмая научно-практическая конференция
(23 - 25 мая 2016 г.)
(отчет)

На главную | Объявления | Отчеты предыдущих конференций | История Украины | Контакты

Copyright © Zinet.info. Разработка и поддержка сайта - Студия веб-дизайна Zinet.info