Финансы и кредит ISSN 2311-8709 (Online) ISSN 2071-4688 (Print) Банковское дело ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КЛИЕНТОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МАшИННОГО ОБУЧЕНИЯ Юлия Сергеевна шУНИНАa, Венера Арифзяновна АЛЕКСЕЕВАb,*, Владимир Николаевич КЛЯЧКИНc a аспирант кафедры прикладной математики и информатики, Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Российская Федерация ydoncova@yandex.ru b кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной математики и информатики, Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Российская Федерация v.a.alekseeva@bk.ru c доктор технических наук, профессор кафедры прикладной математики и информатики, Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Российская Федерация v_kl@mail.ru *Ответственный автор История статьи: Принята 01.12.2014 Одобрена 17.02.2015 УДК 336.77 Ключевые слова: кредитоспособность, машинное обучение, дискриминантный анализ, опорные векторы, логистическая регрессия Аннотация Предмет и тема. <...> В статье рассматривается процесс прогнозирования кредитоспособности клиентов банка. <...> В связи с ростом конкуренции на рынке кредитных услуг разработка новых элементов этого процесса и более точной оценки кредитного риска является актуальной задачей. <...> Целями работы являются совершенствование методики прогнозирования кредитоспособности клиентов на основе использования современных методов машинного обучения и формирование оптимального решения о выдаче кредита. <...> Предложен алгоритм прогнозирования кредитоспособности по известным характеристикам заемщика на основе методов машинного обучения (кластеризации, регрессионного анализа, классификации). <...> Данный алгоритм позволяет использовать как отдельные модели, так и все возможные их комбинации. <...> В рассматриваемом подходе также предлагается провести предварительный анализ данных (дискретизация, поиск статистически значимых характеристик заемщика) и использовать различные критерии качества <...>