К вопросу валидации модели логистической регрессии в кредитном скоринге

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 2, март – апрель 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

1

http://naukovedenie.ru 173EVN214

УДК
330.43, 519.2, 519.86

Сорокин Александр Сергеевич

ФБГОУ ВПО «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики»

Россия, Москва1

Доцент кафедры Математической статистики и эконометрики

Московский финансово-промышленный университет «Синергия»

Россия, Москва2

Доцент кафедры Бизнес-статистики

Кандидат экономических наук

E-Mail: alsorokin@mail.ru

К вопросу валидации модели логистической регрессии

в кредитном скоринге

Аннотация: Построение автоматизированных скоринговых систем позволяет банкам 

снизить индивидуальные кредитные риски. Использования скоринговых систем на базе 
статистических моделей наряду с экспертными оценками андеррайтеров является 
распространенной 
практикой. 
Метод 
логистической 
регрессии 
—
наиболее 
часто 

используемый метод для построения скоринговых систем в банках.

В статье рассматриваются вопросы применения логистической регрессии для 

классификации заемщиков в кредитном скоринге. Важным заключительным этапом 
построения скоринговой системы является этап ее валидации, который заключается в 
проверке достоверности полученной модели на обучающей, контрольной выборке и реальных 
данных. Валидация скориновой модели должна производиться на основе системы критериев 
качества.

В данной статье, во-первых, систематизируются методы оценки достоверности 

скоринговой модели. Во-вторых, проводится сравнительный
анализ методов оценки 

эффективности ранжирования заемщиков по модели логистической регрессии, а также по 
скоринговой карте, построенной на основе логистической регрессии. В третьих, дается обзор 
стратегий валидации скоринговых моделей.

Кроме того, рассматриваются такие вопросы как анализ ROC-кривых, анализ 

распределения 
скоринговых 
баллов, 
расчет 
статистики 
Колмогорова-Смирнова, 

коэффициента Джини, коэффициента дивергенции коэффициента разделения.

Авторские выводы и рекомендации могут быть использованы специалистами по 

управлению рисками в коммерческих банках при построении скоринговых систем и проверки 
их работы.

Ключевые слова: Кредитный риск; кредитный скоринг; логистическая регрессия; 

коммерческий банк; управление рисками; валидация модели; статистика КолмогороваСмирнова; классификация заемщиков; качество классификации; ROC-анализ.

Идентификационный номер статьи в журнале 173EVN214

1 119501, г. Москва, ул. Нежинская, 7, МЭСИ, кафедра Математической статистики и эконометрики
2 125190, г. Москва, Ленинградский пр-кт, д. 80, МФПУ «Синергия», кафедра Бизнес-статистики