Drzewa klasyfikacyjne jako metoda grupowania klientów banku

• Autorzy: Dorota Witkowska , Mariola Chrzanowska
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Z analiz wynika , że około 25% kredytów detalicznych jest spłacanych z opóźnieniem. Każde opóźnienie spłaty kredytu powoduje straty banku oraz zwiększa prawdopodobieństwo niespłacenia kredytu. Kredyty detaliczne obarczone są najmniejszym ryzykiem spośród ofert bankowych, dlatego przy udzielaniu tego typu kredytów nie stosuje się zbyt złożonych procedur. Ocenę zdolności kredytowej osób fizycznych dokonuje się zwykle na podstawie analizy osobistych cech potencjalnych kredytobiorców . Przeprowadzone badania pilotażowe mają na celu sprawdzenie efektywności drzew klasyfikacyjnych w grupowaniu klientów banku . Badanie przebiegało w dwóch etapach. W pierwszym przeprowadzono analizę statystyczną danych, na podstawie której zidentyfikowano i usunięto obserwacje nietypowe. Etap dragi polegał na klasyfikacji obiektów należących do próby pilotażowej. W tym celu 2272 obserwacje podzielono w sposób losowy na dwa zbiory: uczący, zawierający 1905 obiektów, oraz testujący - 367 przypadków.(fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Drzewa klasyfikacyjne; Zdolność kredytowa; Pożyczki bankowe; Segmentacja klientów

EN

Classification trees; Credit capacity; Bank loans; Customer segmentation

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2006
• Tom: Modelowanie preferencji a ryzyko '05
• Strony: 485--496

Twórcy

autor

Dorota Witkowska

• Politechnika Łódzka, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego

autor

Mariola Chrzanowska

• Wyższa Szkoła Ekonomii i Administracji w Kielcach

Bibliografia

• ---
• Feller W. (1987). Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa. PWN, Warszawa
• Gatnar E. (1998). Symboliczne metody klasyfikacji danych. PWN, Warszawa
• Gatnar E. (2001). Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji. PWN, Warszawa
• Janc A., Kraska M. (2001). Credit-Scoring. Nowoczesna metoda oceny zdolności kredytowej. Biblioteka Menedżera i Bankowca, Warszawa
• Lasek M. (2002). Data Mining. Zastosowania w analizach i ocenach klientów bankowych. Biblioteka Menedżera i Bankowca, Warszawa
• Misztal M. (2003). Nieparametryczne metody dyskryminacji w analizie ryzyka kredytowego. W: Modelowanie preferencji a ryzyko '03. Red. T. Trzaskalik. AE, Katowice, 401-416
• Moczko J. (2003). Wybrane metody eksploracji danych i wspomagania procesów decyzyjnych. StatSoft Polska, Kraków
• Statistica PL - podręcznik użytkownika
• Wilkowicz Ł. (2004). Łowcy złych pożyczek. Gazeta Bankowa, 19.04, 20
• Witkowska D., Stanieć I. (2002). Drzewa klasyfikacyjne jako metoda oceny ryzyka kredytowego, W: Zarządzanie finansami: klasyczne zasady - nowoczesne metody. Red. D. Zarzecki. Uniwersytet Szczeciński, Szczecin, 281- 291
• Witkowska D., Stanieć I. (2003). Credit Granting Procedure: Multilayer Perceptron and Classification Tree. W: Neutral Networks and Soft Computing. Ed. L. Rutkowski, J. Kacprzyk. Physica-Verlag, Heidelberg, New York, 748-753
• .