Zastosowanie testu częstości w procesie wykrywania przypadków wyłudzeń kredytów bankowych

• Autorzy: Paweł Siarka

Warianty tytułu

Application of the Frequency Test in the Context of Fraud Risk

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Zagadnienie zarządzania ryzykiem kredytowym w kontekście zdarzeń kwalifikowanych do grupy wyłudzeń kredytowych zostanie przedstawione na podstawie doświadczeń zdobytych w trakcie badań nad portfelem kredytów detalicznych, gdzie odsetek kredytów, dla których nie odnotowano żadnej spłaty,jest stosunkowo wysoki. Ponadto zostanie przedstawiona koncepcja systemu wczesnego ostrzegania oparta na przedziale ufności wyznaczanym dla częstości obserwowanych wyłudzeń, a także szereg spostrzeżeń i doświadczeń zdobytych w obszarze detekcji ryzyka kredytowego.(abstrakt oryginalny)

EN

In this article the author describes the issue of credit risk management in the context of the events of fraud. The author focuses on the problem in question through the experience gained in the research conducted on retail portfolio of loans, where the level of frauds is relatively high. The article presents the concept of an early warning system based on statistical test and confidence interval determined for the observed frauds. The paper also points out at a number of practical observations collected from the area of credit risk detection. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Kredyt; Kredyt bankowy; Ryzyko kredytowe

EN

Credit; Bank credit; Credit risk

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu
• Rocznik: 2012
• Numer: nr 28 Szkice z ekonomii behawioralnej i ekonomii ekologicznej
• Strony: 49--60

Twórcy

autor

Paweł Siarka

• Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu

Bibliografia

• Anderson R., The Credit Scoring Toolkit: Theory and practice for retail credit risk management and decision automation, Oxford University Press, New York 2007.
• Basel Committee on Banking Supervision (BCBS), International Convergence on Capital Measurement and Capital Standards, Bank for International Settlements, Basel 2006.
• Carlos J., Cespades G., Credit Risk Modelling and Basel II, "Algo Research Quarterly" 2002, nr 5 (1).
• Dorronsoro G., Sanchez C., Neural fraud detection in credit card operations, "Neural Networks. IEEE Transactions" 1997, vol. 8, issue 4.
• Engclmann В., Rauhmeier R., The Basel II Risk Parameters, Springer, 2006.
• Gątarek D., Maksymiuk R., Krysiak M., Witkowski Ł., Nowoczesne metody zarządzania ryzykiem finansowym, WIG Press, Warszawa 2001.
• Ghosh S.,Reilly D.L., Credit card fraud detection with a neural network, w: Proceedings of the Twenty-seventh Hawaii International Conference on system Sciences, 1994.
• Hanagandi V., Dhar A., Bueschcr K., Density-based clustering and radial basis function modeling to generate credit card fraud scores, w: Computational Intelligence for Financial Engineering, 1996.
• Jajuga K., Zarządzanie ryzykiem, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa 2007.
• Mendcnhall D., Scheaffer W., Wackerly R.L., Mathematical Statistics with Applications, Duxbury Press, Boston, Mass. 1986.
• Santomero A., Commercial Bank Risk Management: An Analysis of the Process, The Working Papers, University of Pensylvania, Philadelphia 1997.
• Sobehart J., Keenan S., Stein R., Benchmarking Quantitative Default Risk Models: A Validation Methodology, "Algo Research Quarterly" 2001, vol. 4, issue 1.
• Theodossiou P., Kahya E., Saidi R., Philippatos G., Financial distress and corporate acquistions: Further empirical evidence, "Journal of Business Finance and Accounting" 1996, vol. 23.
• Wald A., Statistical decision functions, "Annals of Mathematical Statistics" 1949.