УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДА ОЦЕНИВАНИЯ ПРИБЫЛЬНОСТИ ГАРАНТИЙ ИСПОЛНЕНИЯ КОНТРАКТА НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Протасов Павел Сергеевич, Потехина Елена Витальевна

Работа посвящена аспектам совместного использования двух моделей машинного обучения, разработанных на разных характеристиках и предсказывающих риск неисполнения контракта, в процессе выдачи банковской гарантии. Предлагается метод оценивания прибыльности портфеля банковских гарантий, учитывающий размер комиссионного вознаграждения за выдачу гарантии, стоимость расходов на данные, необходимые для разработки и воспроизведения модели, а также количественную оценку риска неисполнения контракта, под который предоставляется банковская гарантия. Сделаны выводы относительно взаимосвязи между величиной расходов на данные, необходимые для разработки и воспроизведения модели, и доходностью портфеля гарантий. Описанные подходы позволяют сформулировать стратегии нахождения оптимального уровня отсечения модельной оценки на основе показателя прибыльности, учитывая бизнес-метрики конкретной задачи.

Ключевые слова:бинарная классификация, градиентный бустинг, матрица неточностей, прибыльность