Построение методики оценки кредитоспособности заёмщиков на основе модели логистической регрессии

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

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:

Характеристика основных банковских рисков
Основными банковскими рисками являются: валютные, процентные и кредитные риски. Валютные риски являются частью коммерческих рисков, которым подвержены участники международных экономических отношений. Валютный риск - это риск потерь при ...

Коэффициентный анализ кредитоспособности предприятия
После общей характеристики финансового состояния и его изменений за отчетный период следующей важной задачей анализа финансового состояния является исследование показателей ликвидности и финансовой устойчивости. Ликвидность предприятия в ...

Котировка цен на бирже
Котировка цен является одной из главных функций товарной биржи. Проследим как происходит этот процесс на простом примере. Допустим у нас есть двадцать производителей и сто покупателей определенного товара, территориально расположенных на ...