Prognozowanie ryzyka kredytowego

• Autorzy: Marek Gruszczyński
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Potrzeby prognozowania ryzyka kredytowego w banku wskazują nowy obiecujący kierunek zastosowań metod statystyczno-ekonometrycznych oraz technologii informatycznej. W krajach transformacji gospodarczej tego rodzaju techniki mogą przyjmować się dość szybko, dając pole do popisu specjalistom z dziedzin ilościowych. Stopień niepewności związanej z efektami takich podejść jest u nas prawdopodobnie znacznie wyższy niż w krajach o ustabilizowanym systemie bankowym i stabilnych zachowaniach konsumenckich. Stanowi to dodatkowe wyzwanie dla fachowców.
Na koniec, warto pamiętać o prawach drugiej strony umowy kredytowej, czyli o prawach klienta. Zabiegi scoringowe, kontakty z biurami kredytowymi itd. powinny zapewniać klientom pełne gwarancje dyskrecji i poszanowania praw obywatelskich. W USA, gdzie obowiązuje prawo federalne o uczciwej sprawozdawczości kredytowej (Fair Credit Reporting Act), przypadki jego łamania na niekorzyść klientów nie należą do rzadkich. Organizacja "Ofiary Sprawozdawczości Kredytowej" (Victims of Credit Reporting), za głównego przeciwnika w walce o prawa kredytobiorców uznaje systemy scoringowe, które wymuszają zbieranie coraz większej liczby informacji o klientach, często niezgodnie z obowiązującym prawem. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Ryzyko kredytowe; Prognozowanie; Skoring kredytowy; Zarządzanie ryzykiem

EN

Credit risk; Forecasting; Credit scoring; Risk management

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 1997
• Numer: nr 780 Prognozowanie w zarządzaniu firmą
• Strony: 27--38

Twórcy

autor

Marek Gruszczyński

• Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

Bibliografia

• Bereza S.: Zarządzanie ryzykiem bankowym. Związek Banków Polskich, Warszawa 1992.
• Blundell R.: Microeconometrics. [w:] A Guide to Modem Economics. Red. D. Greenaway, M. Bleaney, I. Stewart, Routledge, 1996.
• Borys G.: Zarządzanie ryzykiem kredytowym w banku. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa-Wrocław 1996.
• Dionne G., Artis M., Guillen M.: Count data models for a credit scoring system. "Journal of Empirical Finance", 1996, 3, 303-325.
• Fedorowicz Z.: Ryzyko bankowe. Warszawa 1996.
• Goc R.: Systemy wczesnego ostrzegania dla banków komercyjnych. Model logitowy i jego relacja do analizy dyskryminacyjnej. "Bank i Kredyt", 12/1994.
• Gruszczyński M.: Dynamiczne modele tobitowe. "Przegląd Statystyczny" (artykuł złożony do redakcji).
• Hoyland C.: Data-Driven Decisions for Consumer Lending. Credit Scoring Techniques for Risk Management. Lafferty Publications, Dublin 1994.
• Hozer J.: Mikroekonometria: analizy, diagnozy, prognozy. PWE, 1993.
• Identifying Potentially Profitable Credit Card Customers with Artificial Intelligence, "Bank Systems + Technology", Maj 1996.
• Jajuga K., Jajuga T.: Inwestycje. Instrumenty finansowe, ryzyko finansowe, inżynieria finansowa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1996.
• Kamerschen D.R.: Money and Banking. South-Western Publishing Co., Cincinnati 1992.
• Kwiatkowski M.: Metody scoringowe: analiza typowego przypadku. Statystyczne metody selekcji klientów w bankowości. Instytut Międzynarodowych Finansów i Bankowości "Suples" Sp. z О.О., Warszawa 1996.
• Kulawik J.: Modele scoringowe w kredytowaniu rolnictwa USA i Kanady. "Bank i Kredyt", 7-8/1996.
• Lawrence E.C., Arshadi N.: A Multinomial Logit Analysis of Problem Loans Resolution Choices in Banking. "Journal of Money, Credit and Banking", 1995, 27, 202-216.
• Leonard K.J., Banks W.J.: Automating the Credit Decision Process. "Journal of Retail Banking", 1/1994, 39-44.
• Mullahy J.: Specification and testing of some modified count data models. "Journal of Econometrics", 1986, 33 (3), 341-366.
• Ostasiewicz S.: Wykorzystanie metod dyskryminacyjnych w prognozowaniu dyskretnym. "Prace Naukowe AE we Wrocławiu", 1983.
• Ronning G.: Mikroökonometrie. Springer, 1991.
• Steenackers A., Goovaerts M.J.: A Credit Scoring Model for Personal Loans. "Insurance: Mathematics and Economics", 1989, 8, 31-34.