4.2. Определение формы представления данных для построения модели знаний

В работе [32] отмечено, что существуют десятки моделей представления знаний для различных предметных областей, которые могут быть сведены к следующим классам: продукционные модели, семантические сети, фреймы, формальные логические модели.

В случае когда предметную область возможно описать в виде набора аксиом, предпочтение следует отдать традиционным в представлении знаний формальным логическим моделям, основанным на классическом исчислении предикатов I-го порядка [146].

Определимся, что:

­ в данной работе следует понимать риск как вероятность возможного убытка или ущерба в результате действия как субъективных, так и объективных факторов (определение риска основано на статистических данных об успехе или неуспехе кредитов банка);

­ для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособности заемщика как желания, соединенного с возможностью своевременно погасить выданное обязательство;

­ сценарий неуспеха кредита является ассоциативным и формулируется на основе здравого смысла: сочетание выявленных СЗП, полученных в результате семантического эксперимента, и традиционно анкетируемых социально-демографических признаков, наиболее тесно связанных с ненадежностью КЗ;

­ перечисленные далее социально-демографические признаки соответствуют признакам, определяющим типологию КЗ: пол – «мужчина» и «женщина»; образование: высшее и средне-специальное; семейное положение: «есть дети», «нет детей»; возраст – до 25 лет, от 25 до 35 лет, от 35 до 45 лет, старше 45 лет;

­ для измерения признаков или характеристик кредита исполь­зованы шкалы: для оценки успеха события – логическая (истина или ложь); для оценки социально-демографических признаков – качественная; для психодиагностических признаков («вес» слов-признаков от 0 до 6 включительно) – качественная и числовая; для оценки риска: точечной – процентная, интервальной (интервалы допустимого риска) – числовая.

Следует отметить, что осуществление типологического анализа в целях описания моделей представления знаний, с учетом полученных данных методом многомерного шкалирования, полученные признаки имеют следующие отличительные особенности: «Кредит» – действие, отношение к которому проявляется через выявленные посредством ассоциативного эксперимента СЗП, определяющих СПП в связи с общепринятыми анкетируемыми признаками: демографическими (пол, возраст), социальными (семейное положение, образование), то есть однородность определяется принадлежностью к определенной типологии КЗ; полученные в результате семантического эксперимента СЗП имеют градации или вес от 0 до 6 включительно; каждая компонента имеет разные параметры, имеет разную размерность, имеет дискретное непараметрическое распределение, которое задается таблично; информационная модель должна быть прозрачная и открытая, чтобы осуществить возможность оптимизации по управлению риском уже на этапе классификации посредством выявления более актуальных характеристик кредитоспособности; для анализа и управления риском следует учитывать возможность отсутствия некоторых СЗП; признаки и градации признаков не должны иметь преимуществ, то есть признак «мужчина» не лучше и не хуже признака «женщина» равно, как и полученные ответы на вопросы.

На основе анализа работ, посвященных типологическому анализу в социологии, социальной психологии и психодиагностике [137, 138], оценке рисков [123, 126, 127], для построения МЗ и построения БЗ были адаптированы и модифицированы методы логико-вероятностного (ЛВ) моделирования, подробно изложенные (применительно к оценке рисков в кредитной сфере) в работах [13, 14, 19].

Подробное изучение проблем кредитного скоринга, начиная с выбора признаков «хорошего» и «плохого» КЗ, и анализ существующих методов решения задачи его классификации [18, 22] и оценки риска выдачи кредита c учетом субъективного кредитного поведения, дает право на следующие выводы, объясняющие основные причины использования логико-вероятностных методов для оценки риска кредитования физических лиц в данной работе: задание статистических данных позволяет вести вычисления с многомерными распределениями, в которых каждая компонента имеет свой закон распределения, не являющийся нормальным, что при оценке психологического аспекта отношения к действию «кредит» физических лиц является необходимым; оцениваемые параметры могут иметь разную размерность, могут быть заданы таблично, при этом осуществляется возможность вычислять вклады в риск объекта или всего множества объектов любых инициирующих событий-градаций и событий-признаков, позволяющих соответственно в дальнейшем управлять риском, что объясняет прозрачность данного метода и возможность оценки степени влияния субъективного поведения на принятие решения соискателя; сценарий риска является ассоциативным и рассматривается только как гипотеза, что является большим преимуществом при оценке психологических аспектов, и решает проблему дискриминационного характера кредитного скоринга; инициирующие признаки-события могут иметь не два состояния, а от 2 до 60 несовместных событий-гра­даций, что позволяет использовать достаточно большой список СЗП; возможность дополнения ЛВ-модели и совместного использования полученных статистических зависимостей делает данный метод универсальным.

Для осуществления типологического анализа на основе методов многомерного шкалирования перейдем к известному представлению данных в дихотомической шкале с учетом терминологии ЛВ-моделирования. В табл. 4.1 приведена классификация соответствия бинарных логических переменных – градаций Z_jr объектам-признакам. СЗП, полученные в результате ассоциативного эксперимента, являются событиями-признаками, характеризующими СПП соискателя. Такие события-признаки для удобства рассмотрения сгруппированы в соответствии с терминологией психодиагностики личности [27, 107] и представлены в табл. 4.1, 4.2.

Таблица 4.1

Признаки i-го кредита

Окончание табл. 4.1

Таблица 4.2

Градации в группах психологических признаков

Продолжение табл. 4.2

Окончание табл. 4.2

СЗП – события-признаки, характеризующие СПП соискателя, и соответствующие им логические переменные формируют первый уровень модели: Z_{01 01,} Z_{01 02,} Z_{01 03,} Z_{01 04,} Z_{01 05,} Z_{01 06,} Z_{01 07,} Z_{01 08,} Z_{01 09,} Z_{01 10,} Z_{02 01,} Z_{02 02,} Z_{02 03,} Z_{02 04,} Z_{02 05,} Z_{02 06,} Z_{03 01,} Z_{03 02,} Z_{03 03,} Z_{03 04,} Z_0305, Z_{03 06,} Z_{03 07,} Z_{03 08,} Z_{03 09,} Z_{04 01,} Z_{04 02,} Z_{04 03,} Z_{04 04,} Z_{04 05,} Z_{04 06,} Z_{04 07,} Z_{04 08,} Z_{04 09,} Z_0410, Z_{04 11,} Z_{04 12,} Z_{04 13,} Z_{04 14,} Z_{05 01,} Z_{05 02,} Z_{05 03,} Z_{05 04,} Z_{05 05,} Z_{05 06,} Z_{05 07,} Z_{05 08,} Z_{05 09,} Z_0510, Z_{05 11,} Z_{06 01,} Z_{06 02,} Z_{06 03,} Z_{06 04,} Z_{06 05,} Z_{06 06,} Z_{06 07,} Z_{06 08,} Z_{06 09,} Z_{06 10,} Z_{06 11,} Z_0612, Z_{06 13.}

Такие события-признаки являются производными и содержат в свою очередь группы несовместных событий (ГНС в терминологии ЛВ-моделирования) – веса или определенный уровень выраженности СЗП. События-градации Z_{01 01 00},…,Z_{01 01 06},…Z_{06 06 00},…, Z_{06 13 00},…, Z_{06 13 06} являются инициирующими событиями для событий-признаков Z₀₁₀₁,…,Z₀₂₀₁,…,Z₀₃₀₁,…,Z₀₄₀₁,…Z₀₅₀₁,…Z₀₆₀₁,… Z₀₆₁₃, характеризующих СПП соискателя.

Будем рассматривать инициирующие события-градации, как веса слов-признаков – от 0 до 6 включительно, например, производному событию-признаку Z₀₁₀₁ соискатель указал инициирующее событие-градацию 6 – большую значимость СЗП «просто», это будет означать, что данное инициирующее событие-градация имеет наибольшую связь с действием «кредит» из семи возможных вариантов.

События-градации Z_{01 01 00},…,Z_{01 01 06},…Z_{06 06 00},…, Z_{06 13 00},…, Z_{06 13 06} логически связаны «ИЛИ», тогда как соответствующие события-признаки связаны логически «И». Социально-демографические признаки также являются событиями-признаками, характеризующими «кредит», и им соответствуют логические переменные Z_07, Z_08, Z_09, Z₁₀. Производные события-признаки Z_07, Z_08, Z_09, Z₁₀ содержат инициирующие события-градации: Z_{07 01,} Z_{07 02,} Z_{08 01,} Z_{08 02,} Z_{09 01,} Z_{09 02,} Z_{10 01,} Z_{10 02,}Z_{10 03,} Z_{10 04}, которые также логически связаны между собой «ИЛИ».

Производные события-признаки, соответствующие социально-демографическим признакам Z_07, Z_08, Z_09, Z₁₀, связаны логической связкой «И» с событиями-признаками Z_{01 01},…,Z_{02 01},…,Z₀₃₀₁,…, Z_{04 01},…Z_{05 01},…Z_{06 01},…Z_{06 13}, характеризующими СПП соискателя.