Проверяемый текст
Галина Андреева, Скоринг как метод оценки кредитного риска [http://www.cfin.ru/finanalysis/banks/scoring.shtml] 2002
[стр. 87]

87 Реляционная модель данных.
Основная идея реляционной модели данных заключается в том, чтобы представить любой набор данных в виде двумерной таблицы.
В простейшем случае реляционная модель описывает единственную двумерную таблицу, но чаще всего эта модель описывает структуру и взаимоотношения между несколькими различными таблицами.
Ввиду вышеперечисленных преимуществ наибольшее распространение на сегодняшний день получили распределенные реляционные клиентсерверные базы данных, именно такую базу данных и будем использовать при разработке инструментальной системы скоринг-анализа и минимизации кредитных рисков.

Выводы 1.
Применение инструментальных средств позволяет предприятиям, претендующим на получение кредитных ресурсов, произвести адекватную оценку собственной кредитоемкости с целью выбора оптимальной программы кредитования.
2.
Анализ скоринг-технологии минимизации кредитных рисков свидетельствует о том, что для улучшения динамики соотношения "плохих" и "хороших" ссуд банк, желающий расширить свою клиентскую базу и получить дополнительный доход, может сознательно пойти на увеличение кредитного риска, снизив критическую сумму "проходных" для кредитных заявок баллов.
При этом предприятия-потенциальные заемщики, для которых указанная тактика банка становится известной, находятся в более выгодном положении по сравнению с остальными.
3.
Для реализации основной процедуры скоринг-анализа, а именно, классификации объектов кредитования, в разных ситуациях могут быть рекомендованы альтернативные методы линейной регрессии, логистической регрессии, линейного программирования, нейронные сети, эволюционные методы.
Выбор
[стр. 1]

Различают централизованные и распределенные базы данных: Распределенная база данных состоит из нескольких частей, хранимых в различных ЭВМ вычислительной сети.
Этот способ обработки подразумевает наличие нескольких серверов, на которых может храниться пересекающаяся или даже дублирующаяся информация.
Для работы с такой базой данных используется система управления распределенными базами данных (СУРБД); Централизованная база данных хранится в памяти одной вычислительной системы, то есть база данных расположена на одном компьютере.
Если для этого компьютера установлена поддержка сети, то множество пользователей с клиентских компьютеров могут одновременно обращаться к информации, хранящейся в центральной базе данных.
Системы централизованных баз данных могут существенно различаться в зависимости от их архитектуры; Файл-сервер.
База данных располагается на файл-сервере (или нескольких файл-серверах), в качестве которого может использоваться наиболее мощная из ПЭВМ, объединенных в сеть.
Функции файл-сервера заключаются, в основном, в хранении базы данных и обеспечении доступа к ним пользователей, работающих на различных компьютерах.
Файлы базы данных в соответствии с пользовательскими запросами передаются на рабочие станции, где в основном и приводится обработка.
Явным недостатком этого подхода является высокая вероятность потери изменений, выполненных одними пользователями, при сохранении измененных файлов на сервер.
Кроме того производительность резко падает при увеличении числа запросов от клиентов; Клиент-сервер.
Технология клиент-сервер подразумевает, что помимо хранения базы данных центральный компьютер (сервер баз данных) должен обеспечивать выполнение основного объема обработки данных.
При технологии клиент-сервер запрос на выполнение операции с данными (например обычная выборка), выдаваемый клиентом (рабочей станцией), порождает на сервере поиск и извлечение данных.
Извлеченные данные (но не файлы) транспортируются по сети от сервера к клиенту.
Система, использующая технологию клиент-сервер, разделяется на две части: клиентская часть (front-end) обеспечивает графический интерфейс и находится на компьютере пользователя; серверная часть (back-end) которая находится на специально выделенных компьютерах, обеспечивает управление данными, разделение информации, администрирование и безопасность.
Спецификой архитектуры клиент-сервер является использование специального языка структурированных запросов (Structured Query Language, SQL), обеспечивающего пользователей простым и эффективным инструментом доступа к данным.
1.3.2 Модели баз данных Помимо подразделения базы данных по методам обработки можно классифицировать их по используемой модели (или структуре) данных.
Модель данных – совокупность структур данных и операций по их обработке.
К настоящему времени разработано множество моделей данных, но на практике используется три основных.
Выделяют иерархическую, сетевую и реляционную модели данных.
Соответственно говорят об иерархических, сетевых и реляционных СУБД.: Иерархическая модель данных.
Иерархическая (древовидная) база данных состоит из упорядоченной модели элементов.
В этой модели исходные элементы порождают другие элементы, причем эти элементы порождают следующие элементы.
Каждый порожденный элемент имеет только один порождающий элемент.
Основным недостатком данной модели является необходимость использования той иерархии, которая была положена в основу базы данных при проектировании.
Потребность в постоянной реорганизации данных (а часто невозможность этой реализации) привели к созданию более общей модели – сетевой; Сетевая модель данных.
Сетевой подход к организации данных является расширением иерархического подхода.
Данная модель отличается от иерархической тем, что каждый порожденный элемент может иметь более одного порождающего элемента.
Поскольку сетевая база данных может представлять все виды связей, присущих данным соответствующей организации, при этом данные можно перемещать исследовать и запрашивать их всевозможными способами, т.е.
сетевая модель не связана с одной иерархией.
Однако для того чтобы ставить запрос к сетевой базе данных необходимо достаточно глубоко вникнуть в ее структуру (иметь под рукой схему этой базы данных) и выработать механизм навигации по базе данных, что является существенным недостатком этой модели базы данных; Реляционная модель данных.
Основная идея реляционной модели данных заключается в том, чтобы представить любой набор данных в виде двумерной таблицы.
В простейшем случае реляционная модель описывает единственную двумерную таблицу, но чаще всего эта модель описывает структуру и взаимоотношения между несколькими различными таблицами.
Ввиду вышеперечисленных преимуществ наибольшее распространение на сегодняшний день получили распределенные реляционные клиент серверные базы данных, именно такую базу данных и будем использовать при разработке инструментальной системы скоринг-анализа и минимизации кредитных рисков.
2.
РАЗРАБОТКА СКОРИНГ-МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КЛИЕНТОВ БАНКОВ 2.1 Выбор среды разработки От выбора среды разработки во многом зависит простота и эффективность реализации готового алгоритма.
В данном случае для реализации алгоритма выла выбрана программная среда Delphi 5, обладающая целым рядом объективных преимуществ, выделяющих ее среди прочих программных сред, а именно: идеология форм; объектно-ориентированный подход; быстрый компилятор; расширенная поддержка баз данных (со специальными наборами данных ADO и InterBase); тесная интеграция с программированием в среде Windows; технология компонентов; удобный и функциональный интерфейс; инструмент управлениями версиями TeamSource; поддержка многоязыковых приложений.
Delphi 5 – прекрасный инструмент, но в то же время и сложная программная среда, состоящая из многих элементов, включая язык Object Pascal, компоненты Delphi, поддержку баз данных и приложений клиент-сервер, базовые элементы программирования в среде Windows и разработку COM-приложений, а также Web-программирование.
2.2 Выбор сервера баз данных В связи с тем, что при реализации скоринг-анализа необходимо хранить множество разнообразных данных (таких как информация о клиентах, история предыдущих кредитных операций и т.п.) возникает необходимость воспользоваться базой данных для хранения и оперирования этой информацией.
Поскольку от скорости операций с данными и их надежности напрямую зависит эффективность разрабатываемой системы, то к выбору сервера баз данных следует отнестись весьма серьезно.
В качестве сервера баз данных был выбран Microsoft SQL Server 2000 поскольку он обладает целым рядом преимуществ: максимальная интеграция в Web; высокая надежность и масштабируемость; быстрое решение поставленных задач; гибкая и мощная система безопасности на основе ролей; полнотекстовый поиск; репликация; динамическое конфигурирование и т.д.
2.3 Разработка алгоритма Обобщенный алгоритм функционирования инструментальной системы скоринг-анализа и минимизации кредитных рисков представлен на рисунке 2.1 Шаги алгоритма включают в себя: 2.
Выбор клиентов, между которыми будет распределяться кредит и выборка данных по этим клиентам из БД (Если клиент впервые пользуется услугами данного банка, то предварительно необходимо ввести информацию о клиенте в БД или изменить, если какая-то информация о клиенте изменилась); 3.
На этом шаге для каждого клиента вводятся величины кредитов, которые они хотят получить, а также дата, когда они способны этот кредит погасить; 4.
Здесь вводиться то количество средств, которое банк может предоставить для распределения между клиентами в качестве кредита; 5.
Разработка математического обеспечения скоринг-системы управления кредитных рисков Для каждого клиента исходя из метода, который выбран при разработке модели, рассчитывается величина score которая отражает кредитоспособность заемщика; 6.
Рассчитанная величина score сравнивается с линией безубыточности – той минимальной величиной score при которой банк уже не получает прибыли от кредитной операции, но еще не несет убытков; 7.
Если величина score меньше линии безубыточности, то данный клиент удаляется из списка клиентов, участвующих в распределении кредита.
8.
После того как все клиенты, признанные скоринг-анализом неблагонадежными исключены из списка кредит распределяется между оставшимися с использованием методов оптимизации, дабы добиться наибольшей прибыли от кредитных операций при максимальной возвратности кредитов; 9.
Вывод результатов распределения кредита.

[Back]