Статьи, Журналы
За пределами стандартных метрик: комплексная валидация моделей кредитного скоринга
Статьи, Журналы
За пределами стандартных метрик: комплексная валидация моделей кредитного скоринга
Ткачев, А. За пределами стандартных метрик: комплексная валидация моделей кредитного скоринга / А. Ткачев, Ю. Коголева // Банковский вестник. — Минск, 2026 — N 8. — С.42-52. — Библиогр. в конце ст.
Ткачев, А. и Коголева, Ю., (2026), "За пределами стандартных метрик: комплексная валидация моделей кредитного скоринга", Банковский вестник, Минск, 2026, N 8, С.42-52.
Ткачев А, Коголева Ю. За пределами стандартных метрик: комплексная валидация моделей кредитного скоринга. Банковский вестник. 2026; (N 8). С.42-52.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
Современные количественные модели, основанные на методах математической статистики, машинного обучения и эконометрики, позволяют формализовать процесс анализа и принятия решений. Они обеспечивают получение объективных воспроизводимых оценок, минимизируя влияние субъективных суждений и снижая неопределенность в различных сферах экономической деятельности. В банковской деятельности такие модели широко применяются для оценки кредитного риска, минимизации потенциальных убытков, принятия инвестиционных решений, определения потребностей в финансировании, анализа поведения клиентов, выявления закономерностей и поддержки аналитических процессов, а также формирования финансовой отчетности.
-
УДК:330.43
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Эконометрика в MS Excel и Libre Calc / С. А. Зададаев, И. В. Орлова, В. П. Невежин [и др.]. — Москва : Центркаталог, 2022. — 286 с.. — (Вузовский учебник). — ISBN 978-5-903268-69-6.
- 2. Малюгин, В. Модели по данным смешанной частоты и их применение для наукастинга и причинного анализа индексов цен / В. Малюгин // Банковский вестник. — Минск, 2025 — N 8. — С.22-36.
- 3. Щепелева, М.А. Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса / М. А. Щепелева // Финансы : теория и практика. — Москва, 2025 — N 4. Том 29. — С.146-162.
- 4. Morozov, Y. Input – output network structure and shock propagation / Y. Morozov. — Moscow : Bank of Russia, june 2026. — 21 с.. — (Working Paper Series. # 169).
- 5. Мирчу, В.И. Анализ предсказуемости доходности финансовых временных рядов с использованием гибридной CNN-LSTM архитектуры / В. И. Мирчу, Е. И. Балдина // Финансовый менеджмент. — Москва, 2026 — N 7. — С.148-154.
- 6. Kolesnik, G.V. A dynamic model for optimizing decentralized project financing under uncertainty / G. V. Kolesnik, A. D. Slastnikov // Экономика и математические методы. — Москва, 2026С.115-128 — N 3. Том 62.
- 7. Смирнов, А.Д. Осцилляции макродинамики денег и долга / А. Д. Смирнов // Экономический журнал Высшей школы экономики. — Москва, 2025 — N 4. Том 29. — С.551-588.
- 8. Методы оптимальных решений / Самарский государственный экономический университет. — Москва : КноРус, 2022. — 298 с.. — (Бакалавриат). — ISBN 978-5-406-09775-5.
- 9. Картаев, Ф.С. Введение в эконометрику / Ф. С. Картаев. — Москва : Проспект, 2022. — 472 с.. — ISBN 978-5-392-35449-8.
- 10. Картаев, Ф.С. Введение в эконометрику / Ф. С. Картаев. — Москва : Проспект, 2021. — 472 с.. — ISBN 978-5-392-33492-6.
Отзывы читателей
0