Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Побудова ансамблів моделей кредитного скорингу

Building the ensembles of credit scoring models

DOI:

10.33111/nfmte.2018.034

Анотація: Стаття присвячена вирішенню актуального завдання підвищення ефективності оцінювання кредитних ризиків позичальників‐фізичних осіб шляхом пошуку оптимального поєднання результатів розрахунків окремих скорингових моделей. Наведено принципи формування ансамблів моделей і проаналізовано існуючі підходи побудови ансамблевих структур. У процесі експериментального дослідження застосовано одну з модифікацій алгоритму бустінгу та реалізовано авторський алгоритм побудови ансамблю моделей на основі спеціалізації експертів. У якості окремих моделей‐експертів використовувались нейромережі радіально‐базисної архітектури. В результаті проведення порівняльного аналізу ефективності використаних ансамблевих технологій визначено, що найадаптованішою для задачі оцінювання кредитного ризику є запропонований авторами алгоритм побудови ансамблю на основі спеціалізації експертів.
Abstract: The article is devoted to solving the actual problem of increasing the efficiency of assessing the credit risks of individual borrowers by finding the optimal combination of the results of calculations of specific scoring models. The principles of the formation of an ensemble of models are given and the existing approaches to the construction of ensemble structures are analyzed. In the process of experimental research has been applied one of the modifications of the boosting algorithm and implemented the author’s algorithm for constructing an ensemble of models based on the specialization of experts. The radial‐basis function neural networks were used as specific expert models. As a result of a comparative analysis of the efficiency of the used ensemble technologies it was confirmed that the algorithm for constructing an ensemble based on the specialization of experts proposed by the authors is the most adapted for the task of assessing credit risk.
Ключові слова: кредитний ризик, скорингова модель, радіально-базисна нейронна мережа, ансамбль (комітет) моделей, бустінг
Key words: credit risk, scoring model, radial-­basis function (RBF) network, ensemble (committee) of models, boosting
УДК: 519.86:336.717
UDC: 519.86:336.717

JEL: 45 D81 G21

To cite paper
In APA style
Velykoivanenko, H., Savina, S., Kolechko, D., & Ben’, V. (2018). Building the ensembles of credit scoring models. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 7, 34-77. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.034
In MON style
Великоіваненко Г., Савіна С., Колечко Д., Бень В. Побудова ансамблів моделей кредитного скорингу. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2018. № 7. С. 34-77. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.034 (дата звернення: 22.02.2024).
With transliteration
Velykoivanenko, H., Savina, S., Kolechko, D., Ben’, V. (2018) Pobudova ansambliv modelei kredytnoho skorynhu [Building the ensembles of credit scoring models]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 7. pp. 34-77. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.034 [in Ukrainian] (accessed 22 Feb 2024).
# 7 / 2018 # 7 / 2018
79
Views
2
Downloads
1
Cited by