Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych dla danych symbolicznych w ocenie zdolności kredytowej

• Autorzy: Marcin Pełka
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Drzewa klasyfikacyjne dla danych symbolicznych oparte na optymalnym podziale mogą być skutecznym narzędziem w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych. Wobydwu przypadkach empirycznych błąd predykcji nie był większy niż 30%. W przypadku danych o charakterze symbolicznym (dane BGŻ S.A.) drzewo klasyfikacyjne na optymalnym podziale pozwoliło odkryć czynniki decydujące o zaakceptowaniu lub odrzuceniu wniosku kredytowego oraz prawidłowo zaklasyfikować 17 z 20 obserwacji w zbiorze testowym. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Ekonometria; Drzewa klasyfikacyjne; Zdolność kredytowa

EN

Econometrics; Classification trees; Credit capacity

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2010
• Tom: Badania ekonometryczne w teorii i praktyce
• Strony: 181--191

Twórcy

autor

Marcin Pełka

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Adomski G.(2005). Każdemu wedle potrzeb. "Bank", nr 4 (150), s. 4-22.
• Analysis of Symbolic Data. Explanatory Methods for Extracting Statistical Information from Complex Data. (2000). Red. H.-H. Bock,E. Diday. Springer Verlag, Berlin.
• Billard L., Diday E. (2006).Symbolic Data Analysis. Conceptual Statistics and Data Mining. Wiley, Chichester.
• Bravo M.C. (2000). Strata Decision Tree Symbolic Data Analysis Software. W: Data analysis classification and related methods. Red. H.A.L. Kiers, J.P. Rasson, P.J.F. Groenen, M. Schader. Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, s. 409-415.
• Bravo M.C., Garcia-Santesmases J.M. (2000). Symbol Object Description of Strata by Segmentation Trees. "Computational Statistics. Physica", Vol. 15, s. 13-24.
• Caire D., Barton S., Zubiria A., Alexiev Z., Dayer J., Bundred F., Brislin N. (2006). A handbook for Developing Credit Scoring Systems in a Microfinance Context. United States Agency for International Development, DAI Washington.
• Symbolic data Analysis and the SODAS Software. (2008). Red. E. Diday, M. Noirhomme-Fraiture. Wiley, Chichester.
• User Manual for SODAS 2 Software. (2004). Red. M. Noirhomme-Fraiture. Software Report, Analysis System of Symbolic Official Data, Project Number IST-2000-25161.
• Olszewski D. (1992). Podstawy analizy finansowej przedsiębiorstwa. "Olimpus" Centrum Edukacji Rozwoju i Biznesu, Warszawa.
• Szreder M. (2004). Metody i techniki sondażowych badań opinii. PWE, Warszawa.