PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2016 | vol. 4, t. 323 | 203--220
Tytuł artykułu

Klasyfikacja typologiczna kredytobiorców hipotecznych z wykorzystaniem modeli klas ukrytych

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Typological Classification of the Mortgage Borrowers With the use of the Latent Class Models
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Posiadacze kredytów mieszkaniowych stanowią ponad 6 proc. indywidualnych klientów banków. W potocznej opinii grupa ta uznawana jest za homogeniczną. Jednak cechy socjodemograficzne nie tylko nie wyjaśniają, ale wręcz maskują różnicowane uwarunkowania decyzji podejmowanych przez kredytobiorców mieszkaniowych na rynku finansowym. Czynniki różnicujące to profil psychograficzny, postawa wobec ryzyka, wiedza o finansach, przezorność, skłonność do zadłużania się i oszczędzania. Celem badań było wyodrębnienie jednorodnych segmentów posiadaczy kredytów mieszkaniowych pod względem uwarunkowań decyzji konsumenckich na rynku finansowym. Wyodrębniono pięć homogenicznych grup kredytobiorców mieszkaniowych pod względem uwarunkowań i motywów decyzji na rynku finansowym. Segmentację przeprowadzono z wykorzystaniem modeli klas ukrytych (LCA). Modele klas ukrytych umożliwiły identyfikację podtypów cech powiązanych ze sobą, które w tradycyjnym ujęcie nie są obserwowalne. Badania wykonano metodą CAPI na ogólnopolskiej reprezentatywnej próbie posiadaczy kredytów mieszkaniowych N=900, z czego N=800 stanowili kredytobiorcy CHF, natomiast N=100 kredytobiorcy PLN. Badania zrealizował TNS Polska w marcu 2014 r. oraz w marcu 2015 r. (druga fala).(abstrakt oryginalny)
EN
The holders of the mortgage loans constitute more than 6 percent of the individual customers of banks. In a wide-spread opinion, this group is regarded as homogeneous; however, the sociodemographic features not only do not explain, but actually conceal the diversified circumstances of the decisions made by the mortgage borrowers on the financial market. The diversifying factors are as follows: the psychographic profile, the attitude towards taking risks, the knowledge about the finances, caution, the inclination to get indebted and make savings. The objective of the research was to isolate homogeneous segments of the mortgage loan holders in terms of the circumstances of making consumer decisions on the financial market. Five homogeneous groups of mortgage borrowers were selected in terms of circumstances and motives behind the decisions on the financial market. This segmentation was conducted using latent class models (LCA). Latent class models enabled us to identify the feature subtypes connected with each other which are not recorded in a traditional approach. The research was conducted using a CAPI method on a nation-wide representative sample of mortgage loan holders of N=900, out of which N=800 were borrowers in Swiss francs, and N=100 were borrowers in Polish zlotys. The research was conducted by TNS Polska in March 2014 and second wave in March 2015 r.(original abstract)
Rocznik
Strony
203--220
Opis fizyczny
Twórcy
autor
  • Warsaw University of Life Sciences - SGGW, Poland
  • The Polish Bank Association (ZBP)
Bibliografia
  • Akaike H. (1987), Factor analysis and AIC, "Psychometrika", vol. 52.
  • Antonides G., van Raaij W.F. (1998), Consumer Behaviour. A European Perspective, John Wiley Sons, New York.
  • Bańbuła P. (2006), Oszczędności i wybór międzyokresowy: podejście behawioralne, "Materiały i Studia" 2006, nr 208, Narodowy Bank Polski, Warszawa 2006.
  • Bartholomew D.J., Knott M. (2002), Latent Variable Models and Factor Analysis, Arnold.
  • Bollen K. (1989), Structural equations with latent variables, New York, Wiley.
  • Browning M., Lusardi A. (1996), Household saving: micro teories and micro facts, "Journal of Economic Literatur", vol. 34.
  • Dempster A.P., Laird N.M., Rubin D.B. (1997), Maximum Likelihood from incomplete data via EM algorithm, "Journal of the Royal Statistical Society" (series B), vol. 39, no. 1.
  • Formann A.K. (2003), Latent class model diagnostics-A review and some proposals. Computational, Statistics Data Analysis, vol. 41.
  • Hagenaars J.A., McCutcheon A.L. (2002), Applied Latent Class Analysis, Cambridge University Press.
  • Kamakura Du R. W.A. (2006), Household Lifecycles and Life Styles in America, "Journal of Marketing Research", vol. 43.
  • Kaplan D. (2003), Latent Class Models, Forthcoming. "Handbook for Quantitative Methodology", Sage.
  • Keel P., Fichter M., Quadflieg, N., Bulik C., Baxter M., Thornton L. (2004). Application of a latent class analysis to empirically define eating disorder phenotypes, "Psychiatry", vol. 61.
  • Keynes J.M. (1936), The general teory of employment, interest and money, MacMillan, London.
  • Langeheine R. van de Pol F. (2002), Latent Markov Chains, "Applied Latent Class Analysis", red. J.A. Hagenaars, A.L. McCutcheon, Cambridge University Press, New York.
  • Lubke G.H., Muthén B. (2005), Investigating population heterogeneity with factor mixture models. "Psychological Methods", vol. 10.
  • Magdison J., Vermunt J.K., Tran B. (2007), Using a Mixture Latent Markov Model to Analyze Longitudinal U.S. Employment Data Involving Measurement Error, w: New Trends in Psychometrics, red. Shigemasu K., Okada A., Imaizum T., Hoshino T., "Frontiers Science Series" 2007, no. 55, Universal Academy Press Inc.
  • Paas L.J., Vermunt J.K., Bijmolt T.H.A. (2007), Discrete time discrete state latent Markov modeling for assessing and predicting household acquisition of financial products, "Journal of the Royal Statistical Society" (series A), vol. 170, no. 4.
  • Shefrin H.M., Thaler R.H. (1988), The behavioral life-cycle hypothesis, "Economic Inquiry", vol. 26 (4), Oxford University Press.
  • Singh A. (2010), Market segmentation in FMCG: time to drive new basis for market segmentation, "International Journal of Research in Commerce Management", vol. 1, no. 8.
  • Smith W. (1956), Product differentiation and market segmentation as alternative marketing strategies, "Journal of Marketing", vol. 21.
  • Thaler R.H., Shefrin H. M. (1981), An Economic Theory of Self-Control, "Journal of Political Economy", vol. 89(2), University of Chicago Press.
  • Tofighi D., Enders C.K. (2007), Identifying the correct number of classes in a growth mixture model, [w:] G.R. Hancock (ed.), Mixture models in latent variable research, Greenwich.
  • Vermunt J., Magidson J. (2003), Encyclopedia of Social Science Research Methods, Sage Publications: Vermunt
  • Vermunt J.K., Magidson J. (2005), Technical Guide for Latent GOLD 4.0: Basic and Advanced, Statistical Innovations, Belmont.
  • Vermunt J.K., Magidson J. (2008), LG-Syntax User's Guide: Manual for Latent GOLD 4.5 Syntax Module, Statistical Innovations, Belmont.
  • Webley P., Nyhus E.K. (2001), Representations of Saving and Saving Behaviour, w: Everyday Representations of the Economy, red. Ch. Roland-Levy, E. Kirchler, E. Penz, C. Gray, WUV Universitatsverlag, Wien.
  • Yang C. (2006), Evaluating latent class analyses in qualitative phenotype identification, "Computational Statistics Data Analysis", vol. 50.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171449399

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.