Кредитные рейтинги используются для определения кредитного риска заявок на получение кредита. Это делается с использованием исторических данных, а также статистических методов. Рейтинг может использоваться банками для ранжирования претендентов на получение кредита и заемщиков с точки зрения факторов риска.
Для построения этой модели разработчики анализируют исторические данные по ранее выданным кредитам. Они делают это, чтобы определить, какие характеристики заемщика помогут им предсказать, будет ли кредит успешным или нет. Чем лучше дизайн модели, тем выше будет процент. Более высокий процент высоких баллов присуждается заемщикам, чьи кредиты работают хорошо, а более низкий процент - тем, чьи кредиты не работают. Однако ни одна модель не является абсолютно идеальной, поэтому некоторые плохие аккаунты получают более высокие оценки, чем некоторые лучшие.
Отчеты о заемщиках поступают из заявок на получение кредита и из кредитных бюро. Они будут содержать такую информацию, как ежемесячный доход заявителей, их непогашенная задолженность, их финансовые активы, насколько хорошо они выполнили свою работу по предыдущему кредиту, владеют ли они домом или арендуют его, тип банка, которым они пользуются, и даже как долго они работают. были на своей работе. Регрессионный анализ, связывающий производительность кредита со многими переменными, используется для определения того, какая комбинация факторов лучше всего предскажет, какой вес должен иметь каждый фактор. Из-за корреляции между каждым из факторов вполне возможно, что некоторые из факторов, с которых начинает разработчик модели, не будут включены в окончательную модель из-за небольшой добавленной стоимости с учетом других переменных в модели.
По мнению компании Fair, Issac and Company, Inc, ведущего разработчика оценочной модели, вполне возможно, что при разработке модели будут учитываться шестьдесят переменных, но только около двенадцати могут оказаться в окончательной оценочной карте. В большинстве систем оценки чем выше балл, тем ниже риск. Кредитор может иметь установленный пороговый балл, основанный на размере риска, который он готов принять. Если бы они внимательно следовали модели, кредитор одобрил бы всех заявителей, чей балл был выше порогового значения, и отклонил бы все заявки, чей балл был ниже порогового значения. Хотя эта система очень точна, она все же не может с уверенностью предсказать эффективность кредита любого человека. Несмотря на это, он должен дать довольно точный прогноз.
Чтобы построить хорошую скоринговую модель, разработчикам необходим большой объем исторических данных, которые будут отражать кредитные показатели заявителя как в хороших, так и в плохих экономических условиях. В прошлом банки использовали только личную историю, кредитные отчеты и суждения для принятия кредитных решений. Однако за последние двадцать пять лет кредитный скоринг стал способом принятия решений о кредитных картах и любой другой форме кредита. Скоринг теперь также используется при выдаче ипотечных кредитов. И Федеральная корпорация жилищного ипотечного кредитования, и Федеральная национальная ипотечная корпорация поощряют использование кредитного скоринга.
Кредитный скоринг стал настолько необходим при выдаче кредитов, что даже частные ипотечные компании используют его для проверки своих потенциальных клиентов.
Кредитный скоринг: оценка кредитного риска с помощью статистических методов
Кредитный скоринг играет решающую роль в кредитной отрасли, оценивая кредитоспособность претендентов на получение кредита. Используя исторические данные и статистические методы, кредитные рейтинги позволяют банкам и другим финансовым учреждениям ранжировать заемщиков на основе их кредитного риска. В этой статье исследуются основы кредитного скоринга, процесс его развития и его растущее значение в кредитной сфере.
Чтобы построить модель кредитного скоринга, разработчики тщательно анализируют исторические данные по прошлым кредитам. Цель состоит в том, чтобы определить характеристики заемщика, которые могут эффективно прогнозировать эффективность кредита. Хорошо разработанная модель гарантирует, что более высокие баллы присваиваются заемщикам с историей успешного погашения кредита, а более низкие баллы присваиваются заемщикам с более высокими факторами риска. Однако важно отметить, что ни одна модель не является непогрешимой, и иногда некоторые кредиты, считающиеся рискованными, могут получить более высокие оценки, чем более кредитоспособные.
Информацию для кредитного скоринга получают из заявок на получение кредита и кредитных бюро. Эти источники предоставляют ценные данные, такие как ежемесячный доход заявителей, непогашенная задолженность, финансовые активы, предыдущие выплаты по кредиту, статус домовладения, банковские отношения и стаж работы. Регрессионный анализ используется для определения взаимосвязи между производительностью кредита и различными переменными, помогая определить оптимальное сочетание факторов и их соответствующие веса. Учитывая взаимозависимости между этими факторами, некоторые первоначально рассматриваемые переменные могут быть исключены из окончательной модели из-за их ограниченной ценности для прогнозирования кредитоспособности по сравнению с другими переменными.
По словам известного разработчика оценочной модели компании Fair, Isaac and Company, Inc., при разработке модели изначально можно учитывать до шестидесяти переменных, но обычно только около двенадцати попадают в окончательную систему показателей. В большинстве скоринговых систем более высокие баллы указывают на более низкий кредитный риск. Кредиторы часто устанавливают заранее определенный пороговый балл, исходя из своей толерантности к риску. Следуя рекомендациям модели, кредиторы одобряют кандидатов, чьи баллы превышают пороговое значение, и отклоняют тех, чьи баллы ниже этого порога. Хотя эта система очень точна, она не может точно предсказать эффективность отдельных кредитов. Тем не менее, он обеспечивает достаточно точный прогноз кредитоспособности.
Построение эффективной скоринговой модели требует значительного объема исторических данных, отражающих эффективность кредитования в различных экономических условиях, как благоприятных, так и неблагоприятных. В прошлом кредитные решения основывались главным образом на личной истории, кредитных отчетах и субъективных суждениях. Однако за последние двадцать пять лет кредитный скоринг стал предпочтительным методом оценки кредитоспособности в различных контекстах, включая кредитные карты и ипотеку. Даже спонсируемые государством организации, такие как Федеральная ипотечная корпорация жилищного кредитования и Федеральная национальная ипотечная корпорация, активно продвигают использование кредитного скоринга. Следовательно, частные ипотечные компании приняли кредитный скоринг в качестве инструмента проверки потенциальных клиентов.
Кредитный скоринг стал незаменимым инструментом при выдаче кредитов, позволяющим кредиторам эффективно и объективно оценивать кредитный риск. Используя исторические данные и статистические методы, модели кредитного скоринга предоставляют ценную информацию о кредитоспособности заемщиков. Поскольку кредитная индустрия продолжает развиваться, кредитный скоринг, вероятно, останется важнейшим компонентом, предоставляя финансовым учреждениям возможность принимать обоснованные решения о кредитовании, одновременно снижая риски.
-
Стратегии Планирования Бенефициаров Ira
19 Oct, 24 -
Кредитные Рейтинги И Кредитные Карт?
19 Oct, 24 -
Советы По Снижению Затрат На Электроэнерги?
19 Oct, 24 -
События Недвижимости В Индии
19 Oct, 24 -
Кража Личных Данных Происходит Постоянно
19 Oct, 24
