Логистическая регрессия или логит-регрессия (англ. logit model) — это статистическая модель бинарного выбора, используемая для предсказания вероятности возникновения некоторого события путём подгонки данных к логистической кривой.
Логистическая регрессия применяется для предсказания вероятности возникновения некоторого события по значениям множества признаков. Для этого вводится так называемая зависимая переменная , принимающая лишь одно из двух значений — как правило, это числа 0 (событие не произошло) и 1 (событие произошло), и множество независимых переменных (также называемых признаками, предикторами или регрессорами) — вещественных
, на основе значений которых требуется вычислить вероятность принятия того или иного значения зависимой переменной.
На основе исходных данных была построена модель логистической регрессии, предсказывающая платежёспособность клиента на основе группы показателей.
Зависимая переменная: Результат оплаты кредита
Признанные значимыми факторы:
%Первоначального взноса
Срок кредита
Общая сумма иных действующих кредитов
Кредитная история
Возраст
Стаж работы
Оценка кредитного специалиста
Построение модели с помощью программы Statgraphics дало следующую оценку значимым параметрам:
Таблица 2. Оценка весов значимых параметров модели
Стандартное | ||
Параметр |
Математическое ожидание |
отклонение |
Константа |
-1,56828 |
0,764033 |
%Первоначального взноса |
3,88202 |
1,88959 |
Срок кредита |
-0,0900969 |
0,0459715 |
Общая сумма иных действующих кредитов |
-0,000109985 |
0,0000395655 |
Кредитная история |
0,808062 |
0,244296 |
Возраст |
0,0907054 |
0,0204367 |
Стаж работы |
0,0667972 |
0,0272626 |
Оценка кредитного специалиста |
1,61085 |
0,669916 |
Таким образом, исходя из полученных результатов, можно сделать следующие выводы:
Весомым показателем платёжеспособности является % первоначального взноса при оформлении кредита. Как правило, первоначальный взнос по величине близок к ежемесячному платежу. Если клиент способен в момент оформления внести необходимую сумму, вероятнее всего и в будущем он сможет это сделать, что подтверждает коэффициент модели.
Важным фактором является оценка кредитного специалиста. Несмотря на свою субъективность, экспресс-оценка специалиста банка является достаточно эффективным индикатором платёжеспособности заёмщика. Кредитный инспектор имеет возможность оценить клиента по его поведению и манерам, сделать вывод о его честности и добропорядочности. И выражением данных критериев в модели служит оценка, которую дал кредитный специалист при общении с клиентом. Кредитная история является важнейшим индикатором платёжеспособности для банка. Наличие хорошей кредитной истории зачастую снимает необходимость глубокого анализа финансовой надёжности клиента.
Существует два значимых фактора, отрицательно влияющих на кредитоспособность заёмщика. Первый из них – срок кредита. Это объясняется большей неизвестностью и большим риском при долгосрочном кредитовании. Второй – общая сумма иных кредитов, действующих в данный момент у заёмщика. Это увеличивает риск невозврата, т.к. клиент уже несёт ответственность и издержки в связи с погашением иного кредита.
Актуальные статьи:
Портфель ценных бумаг: принципы формирования и управления
Портфельные инвестиции представляют собой покупку цб с целью получения в будущем дохода по ним за счет курсовой разницы в цене покупки и продажи, а также промежуточного дохода (выплат) в виде купонного дохода по облигациям и дивидендов по ...
Инвестиционные операции
Инвестиционные операции банков сводятся в основном к операциям с ценными бумагами. Под ценными бумагами понимаются специальным образом оформленные финансовые документы, предъявление которых необходимо для реализации выраженного в них прав ...
Общие сведения, сущность и функции центрального
банка
Центральный Банк Российской Федерации (Банк России) является главным банком страны. Уставный капитал и иное имущество Банка России является федеральной собственностью. Он подотчетен Государственной Думе[1]. Деятельность Банка России регла ...