Zastosowanie dyskryminacji logistycznej w credit-scoringu

• Autorzy: Paweł Siarka

Warianty tytułu

Application of Logistic Discrimination Function in Credit-Scoring

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Dyskryminacja logistyczna pozwala modelować prawdopodobieństwo zajścia jednego z dwóch stanów. Zatem może być użyteczna do budowy modelu punktowej oceny ryzyka. Jej zaletą w stosunku do bayesowskiej reguły klasyfikacyjnej jest na pewno większa elastyczność pod względem założeń co do postaci rozkładów cech w obu populacjach. Pewne trudności nastręcza szukanie ocen nieznanych parametrów, co w miarę rozwoju mocy obliczeniowej komputerów oraz teorii z zakresu algorytmów optymalizacyjnych przestaje być najtrudniejszym zadaniem. Warto zwrócić także uwagę na możliwości kolejnych uogólnień dyskryminacji logistycznej przez wprowadzanie różnych postaci logarytmu ilorazu wiarygodności. Może to bowiem mieć zastosowanie w instytucjach finansowych, których bazy danych zawierające kilkadziesiąt tysięcy obserwacji nie są rzadkością. Tak liczne zbiory danych powinny więc zachęcać do rozwijania tej metody. (fragment tekstu)

EN

In this paper I've considered the very important issue for every bank, where credit-scoring system is implemented. The issue concerns the estimation of the model. Well estimated model can help to save money and improve the quality of service by making it quicker and more efficient, which is particularly important now when the competition on the financial market is extremely strong. In the article I've shoved the logistic discrimination model as well as some generalization of this model. I've also considered a method of estimation parameters of the model. In the conclusion of the paper I've presented an example. The results of the example seems to be very promising for the financial company, which made the data of the borrowers available to me. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Skoring kredytowy; Analiza dyskryminacyjna

EN

Credit scoring; Discriminant analysis

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2003
• Tom: 11
• Numer: nr 981 Zastosowania metod ilościowych
• Strony: 255--263

Twórcy

autor

Paweł Siarka

Bibliografia

• Anderson J.A.: Logistic Discrimination. [w:] Handbook of Statistics. Red. P.R. Krishnaiah, L.N. Kanal. T. 2. Classification Pattern Recognition and Reduction of Dimensionality. New York: North-Holland, 1982.
• Arminger G., Enache D., Bonne T.: Analyzing Credit Risk Data: A Comparison of Logistic Discrimination, Classification Tree Analysis, and Feedforward Networks. Wuppertal: Department of Economics, Bergische Universität 1996.
• Chow G.C.: Econometrics. New York: Mc-Graw-Hill Book Company 1983.
• Jajuga K.: Statystyczna teoria rozpoznawania obrazów. Warszawa: PWN 1990.