<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Journal of Applied Research</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Journal of Applied Research</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Журнал прикладных исследований</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2712-7516</issn>
   <issn publication-format="online">2949-1878</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">113596</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.26118/7471.2025.86.40.042</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>ПЕДАГОГИКА. ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ НАУКИ.</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>PEDAGOGY. PEDAGOGICAL SCIENCES.</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>ПЕДАГОГИКА. ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ НАУКИ.</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Scoring as a method of assessing credit risk</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Скоринг как метод оценки кредитного риска</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Харин</surname>
       <given-names>Юрий Сергеевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Kharin</surname>
       <given-names>Yuri Sergeevich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Московская международная академия</institution>
     <city>Москва</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Moscow International Academy</institution>
     <city>Moscow</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2026-01-23T17:25:13+03:00">
    <day>23</day>
    <month>01</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2026-01-23T17:25:13+03:00">
    <day>23</day>
    <month>01</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <elocation-id>315-321</elocation-id>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2026-01-21T00:00:00+03:00">
     <day>21</day>
     <month>01</month>
     <year>2026</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://jomeam.ru/en/nauka/article/113596/view">https://jomeam.ru/en/nauka/article/113596/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Актуальность темы определяется ключевой ролью точных и управляемых моделей в устойчивости финансовых институтов, а также усилением регуляторных требований к управлению модельным риском и калибровке ожидаемых кредитных потерь. В работе скоринг трактуется как присвоение заемщику интегрального балла — монотонной функции вероятности дефолта на фиксированном горизонте — с применением на этапах предодобрения, андеррайтинга, лимитирования, мониторинга, взыскания и переоценки резервов. В работе рассмотрена интеграция разрозненных методических подходов в единую процессную рамку: от требований к данным (репрезентативность, качество, трассируемость преобразований) и выбора архитектур (балльные карты, логистические модели, деревья и ансамбли) до согласованной системы метрик (разделяющая способность, калибровка, стабильность, чувствительность к дрейфу) и организационных процедур управления модельным риском (независимая валидация, каталоги моделей, контроль изменений, планы аварийного восстановления). Показано, что интерпретируемость и проверяемость — необходимые условия применимости сложных алгоритмов, а совмещение статистической строгости с прозрачными операционными регламентами повышает предсказательную силу и управляемость портфеля. Эмпирически обосновано, что эффективный скоринг снижает просрочку и резервы, повышает конверсию в «зеленых» сегментах, оптимизирует цены и лимиты по риску, сокращает затраты ручной проверки и ускоряет время решения; при этом ключевые риски связаны со смещением выборки, дрейфом признаков, деградацией калибровки и ограниченной переносимостью моделей между сегментами. Результаты дополняются авторскими предложениями: создать внутреннюю библиотеку эталонных наборов и кейсов для регулярной переоценки моделей и сравнения архитектур; регламентировать сценарные стресс-тесты с оценкой чувствительности порогов одобрения и вероятностей дефолта к неблагоприятным макросценариям; систематизировать паспорт модели и внедрить независимый мониторинг дрейфа с формализованными порогами вмешательства.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>The relevance of the topic is determined by the key role of accurate and manageable models in the sustainability of financial institutions, as well as by the strengthening of regulatory requirements for managing model risk and calibrating expected credit losses. In this paper, scoring is defined as assigning a borrower an integral score, which is a monotonic function of the probability of default over a fixed horizon, and is applied at the stages of pre-approval, underwriting, limiting, monitoring, collection, and reserve revaluation. The paper discusses the integration of disparate methodological approaches into a unified process framework, from data requirements (representativeness, quality, and traceability of transformations) and the selection of architectures (ballistic maps, logistic models, trees, and ensembles) to a consistent system of metrics (separation capacity, calibration, stability, and sensitivity to drift) and organizational procedures for managing model risk (independent validation, model catalogs, change control, and disaster recovery plans). It has been shown that interpretability and verifiability are necessary conditions for the applicability of complex algorithms, and that combining statistical rigor with transparent operational regulations increases the predictive power and manageability of a portfolio. It has been empirically proven that effective scoring reduces delinquency and reserves, increases conversion in green segments, optimizes prices and risk limits, reduces manual verification costs, and speeds up decision-making; however, key risks are associated with sample bias, feature drift, calibration degradation, and limited model portability between segments. The results are supplemented by the author's proposals: to create an internal library of reference sets and cases for regular reevaluation of models and comparison of architectures; to regulate scenario stress tests with an assessment of the sensitivity of approval thresholds and default probabilities to adverse macro scenarios; to systematize the model passport and implement independent monitoring of drift with formalized intervention thresholds.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>скоринг</kwd>
    <kwd>кредитный риск</kwd>
    <kwd>методические подходы</kwd>
    <kwd>риск-менеджмент</kwd>
    <kwd>интерпретируемость</kwd>
    <kwd>проверяемость</kwd>
    <kwd>мониторинг</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>scoring</kwd>
    <kwd>credit risk</kwd>
    <kwd>methodological approaches</kwd>
    <kwd>risk management</kwd>
    <kwd>interpretability</kwd>
    <kwd>verifiability</kwd>
    <kwd>monitoring</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">David Durand Risk Elements in Consumer Instalment Financing, 1941. URL:http://www.nber.org/chapters/c9260 (дата обращения 12.09.2025 г.)</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">David Durand Risk Elements in Consumer Instalment Financing, 1941. URL:http://www.nber.org/chapters/c9260 (data obrascheniya 12.09.2025 g.)</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Управление рисками. Банк России. URL:https://cbr.ru/search/?text=Управление+рисками (дата обращения 12.09.2025 г.)</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Upravlenie riskami. Bank Rossii. URL:https://cbr.ru/search/?text=Upravlenie+riskami (data obrascheniya 12.09.2025 g.)</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Усов А. С. Скоринг как ключевой метод оценки кредитных рисков заемщика / А. С. Усов // Актуальные вопросы учета и управления в условиях информационной экономики. – 2021. – № 3. – С. 473-478.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Usov A. S. Skoring kak klyuchevoy metod ocenki kreditnyh riskov zaemschika / A. S. Usov // Aktual'nye voprosy ucheta i upravleniya v usloviyah informacionnoy ekonomiki. – 2021. – № 3. – S. 473-478.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Оценка кредитного риска заемщика с применением скоринга / И. В. Меркулова, Н. В. Видеркер, С. В. Аханова, А. С. Удодова // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 13, № 1(154). – С. 135-143.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Ocenka kreditnogo riska zaemschika s primeneniem skoringa / I. V. Merkulova, N. V. Viderker, S. V. Ahanova, A. S. Udodova // Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya. – 2025. – T. 13, № 1(154). – S. 135-143.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Таштамиров М. Р. Скоринг как инструмент минимизации кредитного риска банка на уровне региона / М. Р. Таштамиров // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2020. – № 4-3(62). – С. 73-79.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Tashtamirov M. R. Skoring kak instrument minimizacii kreditnogo riska banka na urovne regiona / M. R. Tashtamirov // Ekonomika i biznes: teoriya i praktika. – 2020. – № 4-3(62). – S. 73-79.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Обзор финансовой стабильности ЦБ России. URL:ttps://cbr.ru/finstab/#highlight=финансовая%7Cстабильность%7Cобзор%7Cфинансовой%7Cстабильности (дата обращения 12.092025 г.)</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Obzor finansovoy stabil'nosti CB Rossii. URL:ttps://cbr.ru/finstab/#highlight=finansovaya%7Cstabil'nost'%7Cobzor%7Cfinansovoy%7Cstabil'nosti (data obrascheniya 12.092025 g.)</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Николаенко В.С. Безупречный риск-менеджмент: учеб. пособие / В.С. Николаенко. – Томск: Изд-во Томск. гос. ун-та систем управления и радиоэлектроники, 2023.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Nikolaenko V.S. Bezuprechnyy risk-menedzhment: ucheb. posobie / V.S. Nikolaenko. – Tomsk: Izd-vo Tomsk. gos. un-ta sistem upravleniya i radioelektroniki, 2023.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Картаев Ф. С. Введение в эконометрику: Учебник / Ф. С. Картаев. – Москва : Экономический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова, 2019.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kartaev F. S. Vvedenie v ekonometriku: Uchebnik / F. S. Kartaev. – Moskva : Ekonomicheskiy fakul'tet MGU im. M.V. Lomonosova, 2019.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Кулик Г. Ю. Зарубежный опыт внедрения риск-менеджмента в государственное управление / Г. Ю. Кулик // Государственное управление. Электронный вестник. – 2013. – № 37. – С. 32-44.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kulik G. Yu. Zarubezhnyy opyt vnedreniya risk-menedzhmenta v gosudarstvennoe upravlenie / G. Yu. Kulik // Gosudarstvennoe upravlenie. Elektronnyy vestnik. – 2013. – № 37. – S. 32-44.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Бутрова Е. В. Зарубежный опыт риск-менеджмента в управлении организацией как основа лидерства / Е. В. Бутрова // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – Т. 1, № 2(110). – С. 146-153.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Butrova E. V. Zarubezhnyy opyt risk-menedzhmenta v upravlenii organizaciey kak osnova liderstva / E. V. Butrova // Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya. – 2021. – T. 1, № 2(110). – S. 146-153.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Большакова Г. И. Проблемы управления рисками в государственном управлении: зарубежный и российский опыт / Г. И. Большакова // Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право и управление. – 2022. – № 11(150). – С. 142-146.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Bol'shakova G. I. Problemy upravleniya riskami v gosudarstvennom upravlenii: zarubezhnyy i rossiyskiy opyt / G. I. Bol'shakova // Nauka i obrazovanie: hozyaystvo i ekonomika; predprinimatel'stvo; pravo i upravlenie. – 2022. – № 11(150). – S. 142-146.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
