Аннотация:Этот выпуск журнала (октябрь-1996) назван его редакцией "АНАЛИЗ и ПРОГНОЗ".
В первой части статьи, что предназначена для кредитных работников и аналитиков, кратко излагается статистический подход к классификации состояния потенциального заемщика кредита в двух вариантах: 1) "без обучения" (или кластерный анализ); 2) "с обучением" (дискриминантный анализ). В качестве инструментария решения этих задач авторами выбраны программы "Класс-Мастер под Windows" - алгоритм расщепления смеси гауссовских плотностей и Stat-Media (в среде DOS)- алгоритмы дискриминантного анализа с пошаговым отбором переменных, методы разведочного анализа и визуализации, оцифровка качественных признаков (показателей). Последняя была разработана ранее 1-м автором вместе с А.Ю.Рябовым.
Вторая часть статьи описывает технологическую цепочку анализа данных в Stat-Media, построение решающего правила и оценка его по точности по базе данных с заемщиками. В третьей части приводится пример применения этой технологии к ретроспективным данным, связанным с межбанковским кредитованием (МБК). Работа сделана в 1996 г. совместно с экономическим управлением московского "Технобанка" (ниже - ТБ). Показатели банка-заемщика были рассчитаны по его сальдовому балансу, экономическим нормативам ЦБ РФ и данным из бюллетеня "Рейтинг". Заемщики МБК были разбиты кредитными аналитиками из ТБ на три класса: "малонадёжные", "высоконадежные" и "просто надежные". По выборке в 76 случаев кредитования по МБК, имевшихся в предыстории, и первоначально характеризуемых набором из десятка показателей после логарифмирования части показателей, приписывания числовых меток градациям качественных признаков и последующего пошагового отбора информативных показателей, строилось кусочно-линейное решающее правило для оценки состояния нового заемщика МБК. Затем оно оценивалось по точности методом "скользящего экзамена".