Пост канала
- фото
Скоринг позволяет свести множество характеристик эмитента к понятной оценке кредитного риска – баллу или рейтинговой категории. Но чтобы такая оценка действительно работала, модель должна не только правильно ранжировать компании, но и корректно связывать результат с вероятностью банкротства, учитывать особенности исходных данных и устойчиво работать даже когда дефолтов в исходной выборке немного. В новом материале рубрики «Вопрос эксперту» вместе с Динаром Набиуллиным, ведущим экспертом отдела исследований центра экономического анализа Группы «Интерфакс», разбираем, как устроены скоринговые модели и как с ними работает команда RUDATA. В статье: 🔹 объясняем, чем отличаются аппликативные, поведенческие и смешанные модели; 🔹 разбираем, почему в скоринге широко используется логистическая регрессия и где ее возможностей уже недостаточно; 🔹 рассматриваем особенности низкодефолтных портфелей и методы их калибровки; 🔹 рассказываем какие финансовые данные нужны для построения и проверки модели. Также из статьи вы больше узнаете о скоринговом сервисе RUDATA, который использует данные отчетности и рыночные признаки для оценки кредитного риска эмитентов. Читайте полную версию материала в нашем блоге на Дзене! #RUDATA #Интерфакс #вопросэксперту #скоринг #кредитныйриск #финансовыеданные #рискменеджмент
Открыть в MAX- Просмотры
- 45
- ER
- 11,1%
- Реакции
- 5