Масютин Алексей Александрович

О разработке прикладных решений на основе искусственного интеллекта для обеспечения технологической безопасности

2022 · ARTICLE · ru

Основной миссией Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ (Центра ИИ) являются развитие и внедрение технологий искусственного интеллекта в различные сферы жизни человека и общества, отрасли науки и секторы экономики. В рамках деятельности Центра ИИ разрабатываются новые технологии искусственного интеллекта, позволяющие расширить область применения искусственного интеллекта; создаются программные инструменты и средства для применения искусственного интеллекта в отраслях науки и бизнеса, разрабатывается открытая программная библиотека методов искусственного интеллекта для решения задач, имеющих высокую социальную значимость.

Взаимосвязь финансового результата банка и качества моделей кредитного скоринга

2021 · ARTICLE · ru

Модельный риск в кредитном скоринге можно трактовать как потери банка, связанные со снижением качества моделей. Ухудшение качества модели влечет за собой некорректную оценку кредитоспособности заемщиков и приводит к увеличению доли потенциально дефолтных заявок в кредитном портфеле ввиду того, что банк полагается на результаты работы модели при принятии решений о выдаче кредита. Взаимосвязь качества модели и финансового результата заложена в матрице ошибок, где величина ошибки I рода свидетельствует об упущенной прибыли банка, а величина ошибки II рода эквивалентна потерям в случае дефолта. Мы предлагаем оценивать модельный риск на основе сценарного прогноза качества моделей или ранжирующей способности Gini-модели на заданном временном интервале. Результатом проведенного анализа выступает оценка чистого приведенного дохода банка для текущей и измененной моделей в зависимости от уровня одобрения. Предложенный подход позволяет решить проблему оптимального выбора Gini-модели и ответить на вопрос, как влияет качество модели на финансовый результат

Query-Based Versus Tree-Based Classification: Application to Banking Data

2017 · CHAPTER · en

The cornerstone of retail banking risk management is the estimation of the expected losses when granting a loan to the borrower. The key driver for loss estimation is probability of default (PD) of the borrower. Assessing PD lies in the area of classification problem. In this paper we apply FCA query-based classification techniques to Kaggle open credit scoring data. We argue that query based classification allows one to achieve higher classification accuracy as compared to applying classical banking models and still to retain interpretability of model results, whereas black-box methods grant better accuracy but diminish interpretability.

Continuous target variable prediction with augmented interval pattern structures: Lazy algorithm

2016 · CHAPTER · en

Pattern structures are known to provide a tool for predictive modeling and classification. However, in order to generate classification rules concept lattice should be built. This procedure may take much time and resources. In previous work it was shown that it is possible to escape the problem with so-called lazy associative classification algorithm. It does not require lattice construction and it is applicable to classification problems such as credit scoring. In this paper we adjust this method to the case of continuous target variable, i.e. regression problem, and apply it to recovery rates forecasting. We perform parameters tuning, assess the accuracy of the algorithm based on the bank data and compare it to the models adopted in the bank system and other benchmarks.

Lazy Classication with Interval Pattern Structures: Application to Credit Scoring

2015 · CHAPTER · en

Pattern structures allow one to approach the knowledge extraction problem in case of arbitrary object descriptions. They provide the way to apply Formal Concept Analysis (FCA) techniques to non-binary contexts. However, in order to produce classification rules a concept lattice should be built. For non-binary contexts this procedure may take much time and resources. In order to tackle this problem, we introduce a modication of the lazy associative classification algorithm and apply it to credit scoring. The resulting quality of classification is compared to existing methods adopted in bank systems.

Intertemporal Three-Product General Equilibrium Model of Russian Economy

2013 · ARTICLE · en

This paper presents a three-product dynamic model of Russian economy. The calculation of the model comes to a boundary problem on a long interval of time for a rigid dynamic system. Thus development of a supercomputer algorithm method is required. The model describes complete system of balances of uniform labor, three products (export, import and interior product) and six financial instruments: cash, operating accounts, loro accounts with Central Bank, bank loans, bank deposits, net deposits with Central Bank and foreign currency. The model describes dynamics of Russian economy as a result of interaction of the following agents: Producer, Bank, Household, Owner, Trader, Government, Central Bank, Exporter and Importer. The quarter model from 2004 to 2011 adequately reproduces such macroeconomic indicators as GDP (Consumption, Investments, Import, Export and their deflators), bank loans, bank liquidity, bank currency accounts, monetary reserve and many other. The main result obtained was the discovery of a strong turnpike property: although in the model we allow agents to know the future, this knowledge is unnecessary for them to find optimal behavior when the parameters of the model are properly identified.

Параллельные расчеты по трехпродуктовой модели равновесия экономики России

2012 · CHAPTER · ru

В работе представлена трехпродуктовая модель межвременного равновесия экономики России.

Рыночная эффективность и возможности индексного арбитража на ММВБ: фьючерсный контракт на Индекс ММВБ

2011 · CHAPTER · ru