Support vector gépek alkalmazás hitelpontozó kártyák fejlesztésében

Absztrakt

Az adatbányászati algoritmusok fejlődésének egy újabb állomását a statisztikai tanuláselméleti kutatások során kialakult support vector gépek jelentik. Az eljárás igen természetes módon közelíti meg az osztályozás problémáját, és komoly hatékonyságnövelést ígér az osztályozási feladatok tanulásában. A Bázel 2 tőkemegfelelőségi szabályozás által megkívánt paraméterek becslésében és a hitelpontozó kártyák fejlesztésében azonban kevéssé terjedt még el a módszer használata. A tanulmányban a support vector gépek alkalmazásának lehetőségét mutatom be egy hitelintézet hitelügyleteinek bedőlési valószínűségének becslésén keresztül, külön kiemelve a modell üzleti értelmezhetőségének kérdését és a várható veszteségre gyakorolt hatását.