PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2006 | nr 10 | 24
Tytuł artykułu

Application scoring: logit model approach and the divergence method compared

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
This study presents the example of application scoring. Two methods are considered: logit model approach and the divergence method. The practical example uses contemporary data on loan applications from the Polish bank. The constructed scoring models are validated on the hold-out sample. Both types of models seem to be acceptable and have high discriminatory power. The prediction accuracy measures indicate that the scoring based on divergence method is better than the one founded on logit model approach.(original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
24
Opis fizyczny
Twórcy
  • Warsaw School of Economics, Poland
Bibliografia
  • A Fair Isaac Whitepaper [2003], A discussion of data analysis, prediction and decision techniques, A Fair Isaac Whitepaper, http://www.fairisaac.com
  • A Fractal Whitepaper [2003], Comparative analysis of classification techniques, http://www.fractalanalytics.com
  • Allen L., DeLong G., Saunders A. [2004], Issues in the credit risk modeling of retail markets, Journal of Banking and Finance 28, p. 727-752.
  • Baesens B., Van Gestel T., Viaene S., Stepanowa M., Suykens J., Vanthienen J. [2003], Benchmarking state-of-the-art classification algorithms for credit scoring, Journal of the Operational Research Society 54, p. 627-635.
  • Foster D.P., Stine R.A. [2004], Variable selection in data mining: Building a predictive model for bankruptcy, Department of Statistics, The Wharton School of the University of Pennsylvania, http://www-stat.wharton.upenn.edu/~bob/research/bankrupt.pdf
  • Gourieroux Ch. [2000], Econometrics of qualitative dependent variables, Cambridge University Press.
  • Greene W.H. [1997], Econometric analysis, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.
  • Gruszczynski M. [1999], Scoring logitowy w praktyce bankowej a zagadnienie koincydencji, Bank i Kredyt, 5, p. 57-62.
  • Gruszczynski M. [2002], Modele i prognozy zmiennych jakosciowych w finansach i bankowosci, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
  • Hand D.J., Adams N.M. [2000], Defining attributes for scorecard construction in credit scoring, Journal of Applied Statistics 27, 5, p. 527-540.
  • Hand D.J., Henley W.E. [1997], Statistical classification methods in consumer credit scoring:a review, Journal of the Royal Statistical Society, Series A ,160, 3, p. 523-541.
  • Janc A., Kraska M. [2001], Credit-scoring. Nowoczesna metoda oceny zdolnosci kredytowej, Biblioteka Menedzera i Bankowca, Warszawa.
  • Jozwiak J., Podgorski J. [2000], Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa.
  • Kraft H., Kroisandt G., Muller M. [2002], Assessing the discriminatory power of credit scores, http://edoc.hu-berlin.de/series/sfb-373-papers/2002-67/PDF/67.pdf
  • Landao D. [2004], Credit risk modeling: theory and applications, Oxford Princeton University Press.
  • Lasek M. [2002], Data Mining. Zastosowanie w analizach i ocenach klientow bankowych, Biblioteka Menedzera i Bankowca, Warszawa.
  • Matuszyk A. [2004], Credit scoring. Metoda zarządzania ryzykiem kredytowym, CeDeWu, Warszawa.
  • McNab H., Wynn A. [2000], Principles and practice of consumer credit risk management, The Chartered Institute of Bankers, Canterbury.
  • Olivier R.M., Wells E. [2001], Efficient frontier cutoff policies in credit portfolios, Journal of the Operational Research Society 52, p. 1025-1033.
  • Wilkie A.D. [2004], Measures for comparing scoring systems, in: Thomas L.C., Edelman D.B., Crook J.N., Readings in credit scoring foundations, developments and aims, Oxford University Press 2004.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171306201

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.