МОДЕЛІ ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ КРЕДИТНОГО РИЗИКУ: ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ З ТРАДИЦІЙНИМИ МЕТОДАМИ

Анотація

У сучасному середовищі управління фінансовими ризиками прогнозування кредитного ризику відіграє ключову роль у прогнозуванні ймовірності несплати позичальниками своїх платежів. З появою технологій моделі глибокого навчання стали багатообіцяючим підходом до оцінки кредитного ризику, пропонуючи розширені можливості для аналізу складних моделей у даних. Це есе заглибиться в сферу прогнозування кредитного ризику, забезпечуючи порівняльний аналіз між моделями глибокого навчання та традиційними методами, проливаючи світло на їх теоретичні основи та методи попередньої обробки даних.

Прогнозування кредитного ризику передбачає оцінку ймовірності несплати позичальником кредиту або кредитної лінії. Цей процес має вирішальне значення для прийняття фінансовими установами обґрунтованих рішень щодо кредитування та стратегій зменшення ризиків. Моделі глибокого навчання, підмножина методів машинного навчання, набули популярності в останні роки завдяки їхній здатності витягувати складні шаблони з великих наборів даних. Використовуючи штучні нейронні мережі, моделі глибокого навчання можуть фіксувати нелінійні зв’язки та залежності в даних, пропонуючи підвищену точність прогнозування порівняно з традиційними статистичними методами.

Традиційні методи прогнозування кредитного ризику охоплюють низку статистичних підходів, таких як логістична регресія, дерева рішень та дискримінантний аналіз. Ці методи ґрунтуються на попередньо визначених математичних моделях і статистичних припущеннях для оцінки кредитоспроможності. Незважаючи на те, що традиційні методи широко використовувалися у фінансовій галузі протягом десятиліть, їм може бути важко вловити складні та нелінійні зв’язки, присутні в сучасних наборах фінансових даних. Навпаки, моделі глибокого навчання можуть автоматично навчатися та адаптуватися до базових шаблонів у даних без необхідності явного програмування правил.

Теоретична основа моделей глибокого навчання обертається навколо штучних нейронних мереж, які створені за структурою та функціонуванням людського мозку. Ці мережі складаються з взаємопов’язаних шарів нейронів, які обробляють і перетворюють вхідні дані за допомогою зважених зв’язків. Алгоритм зворотного поширення є ключовим компонентом навчання нейронних мереж, що дозволяє їм оптимізувати свої параметри на основі різниці між прогнозованими та фактичними результатами. Цей ітеративний процес навчання дозволяє моделям глибокого навчання постійно покращувати ефективність виконання завдань прогнозування кредитного ризику.

Навпаки, традиційні методи, такі як регресійний аналіз і моделі дерева рішень, покладаються на заздалегідь визначені математичні функції для моделювання зв’язку між вхідними змінними та результатом кредитного ризику. Наприклад, регресійний аналіз оцінює вплив кожної змінної-прогнозу на цільову змінну, надаючи розуміння значущості різних факторів в оцінці кредитного ризику. Моделі дерева рішень, з іншого боку, розбивають дані на ієрархічні вузли рішень на основі значень ознак, пропонуючи інтерпретовану структуру для прогнозування кредитного ризику.