Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

СКОРИНГОВАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ РЕЙТИНГА

Фесенко Е.Ю. 1
1 Финансовый университет при Правительстве РФ
1. Верник Марно. Путеводитель по современной эконометрике. – М.: Научная книга, 2008.
2. Носко В.П. Эконометрика для начинающих (дополнительные главы). – М.: ИЭПП, 2005.

На сегодняшний день скоринговая модель является одним из наиболее успешных примеров использования математических и статистических методов в банковской, страховой и иных экономических сферах жизни общества. Наряду с устоявшимися целями использования скоринговой модели, как модели оценки кредитоспособности заемщиков, не сложно предположить возможность переноса опыта банковской деятельности на повседневную практическую деятельность.

В связи с особой значимостью рейтинга работников в организации, нам представляется необходимым составление справедливой и грамотной оценки служащих, на основе учитываемых факторов эффективности их научно-исследовательской деятельности с помощью применения скоринговой модели. В качестве таких факторов выбраны следующие независимые переменные (методика расчета премии профессорско-преподавательскому составу Финансового университета по итогам работы за год): х1 – участие в международных грантах и проектах; х2 – выступление на всероссийских и международных конференциях, форумах и т.д; х3 – участие в научно-исследовательской работе; х4 – публикации за рубежом; х5 – публикации в России.

Перечисленные факторы являются исходными в данной работе и определили следующие задачи

• подбор наиболее оптимальной модели для построения рейтинга;

• анализ адекватности и качества модели.

Для построения наиболее оптимальной модели оценки рейтинга выбрана следующая регрессионная логистическая модель [1]:

missing image file

где y – зависимая переменная;missing image file – независимые переменные, наблюдаемые характеристики;missing image file – коэффициенты при неизвестных, которые должны быть оценены; missing image file – случайная ошибка, ненаблюдаемая характеристика. Для оценки параметров missing image file используется ММП (метод максимального правдоподобия) [2] и САВ (система аналитических вычислений). В результате получено логистическое уравнение вида

missing image file

missing image file (1)

Скоринговый балл определяется выражением

missing image file (2)

Рассмотрим построение оценки рейтинга научно-исследовательской деятельности преподавателя Иванова В. В. При оценке рейтинга использовались следующие значения независимых переменных: х1 = 1 (участие в международных грантах и проектах); х2 = 2 (выступление на всероссийских и международных конференциях, форумах и т.д); х3 = 2 (участие в научно-исследовательской работе); х4 = 1 (публикации за рубежом); х5 =2 (публикации в России). Подстановка соответствующих значений missing image file в (1) и (2) приводит к следующим числовым выражениям

missing image file

Таким образом, скоринговый балл научно-исследовательской работы преподавателя оказался равным missing image file

Анализ адекватности и качества построенной модели использует ряд критериев согласия, рассмотрение которых не вошло в данную работу и представляет собой отдельную тему для исследования.


Библиографическая ссылка

Фесенко Е.Ю. СКОРИНГОВАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ РЕЙТИНГА // Международный студенческий научный вестник. – 2015. – № 4-1. ;
URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=12697 (дата обращения: 10.12.2022).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.685