PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Czasopismo
2019 | nr 6 | 513--527
Tytuł artykułu

Symbolic Decision Stumps in Individual Credit Scoring

Autorzy
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Polish bank law defines credit ability as the ability to repay a credit and interest according to terms that have been set in the credit agreement. Credit scoring is a crucial element for any bank with a fundamental impact on its future financial condition. Credit scoring can be calculated with the application of statistical methods. The main aim of this paper is to present the possibility of an ensemble of symbolic decision stumps in credit scoring where two real data sets are used. Results show that symbolic decision stumps can be applied in individual credit scoring. (original abstract)
Czasopismo
Rocznik
Numer
Strony
513--527
Opis fizyczny
Twórcy
  • Wroclaw University of Economics and Business
Bibliografia
  • Baesens B., van Gestel T., Viaene S., Stepanova M., Suykens J., Vanthienen J. (2003), Benchmarking state-of-the-art classification algorithms for credit scoring, Journal of the Operational Research Society, 54(6), 627-635.
  • Bock H.-H., Diday E., eds. (2000), Analysis of Symbolic Data. Explanatory Methods for Extracting Statistical Information from Complex Data, Springer Verlag.
  • Billard L., Diday E. (2006), Symbolic Data Analysis. Conceptual Statistics and Data Mining, John Wiley & Sons.
  • Ben-David A., Frank E. (2009), Accuracy of machine learning models versus "hand crafted" expert systems - a credit scoring case study, Expert Systems with Applications, 36(3), 5264-5271.
  • Breiman L. (1996), Bagging predictors, Machine Learning, 24, 123-140.
  • Diday E., Noirhomme-Fraiture M. (2008), Symbolic Data Analysis. Conceptual Statistics and Data Mining, Wiley.
  • Dudek A. (2013), Metody analizy danych symbolicznych w badaniach ekonomicznych, Wyd. UE we Wrocławiu.
  • Dudek A., Pełka M., Walesiak M. (2018), The symbolicDA package for R software, https://cran.r-project. org/web/packages/symbolicDA/index.html.
  • Feruś A. (2006), Zastosowanie metody DEA do określania poziomu ryzyka kredytowego przedsiębiorstw, Bank i Kredyt, 7, 44-59.
  • Gatnar E. (2008), Podejście wielomodelowe w zagadnieniach dyskryminacji i regresji, Wydawnictwo Naukowe PWN.
  • Gatnar E., Walesiak M., red. (2011), Analiza danych jakościowych i symbolicznych z wykorzystaniem programu R, C.H. Beck.
  • Hand D.J., Henley W.E. (1997), Statistical classification methods in consumer credit scoring: a review, Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 160(3), 523-541.
  • Ho Tk (1998), The random subspace method for constructing decision forests, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(8), 832-844.
  • Hoffmann W. (2009), Metoda AHP w ocenie stosowalności metod oceny zdolności kredytowej w systemie ekspertowym, Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 10(1), 99-106.
  • Iba W., Langley P. (1992), Induction of one-level decision trees, in: D.H. Sleeman, P. Edwards (eds.), Proceedings of the Ninth International Workshop on Machine Learning, Morgan Kaufmann Publishers.
  • Kotowicz A. (2018a), Wyniki badania portfela kredytów mieszkaniowych i konsumpcyjnych gospodarstw domowych według stanu na koniec 2017 r., Urząd Komisji Nadzoru Finansowego, Warszawa, https://www.knf.gov.pl/publikacje_i_opracowania.
  • Kotowicz A. (2018b), Raport o sytuacji banków w 2017 r., Urząd Komisji Nadzoru Finansowego, Warszawa, https://www.knf.gov.pl/publikacje_i_opracowania.
  • Kuncheva L.I. (2004), Combining Pattern Classifiers. Methods and Algorithms, Wiley.
  • Kuryłek W. (2000), Credit scoring - podejście statystyczne, Bank i Kredyt, 6, 72-77.
  • Leo M., Sharma S., Maddulety K. (2019), Machine learning in banking risk management, Risks, 7(1), 1-22.
  • Louzada F., Ara A., Fernandes G.B. (2016), Classification methods applied to credit scoring: A systematic review and overall comparison, Surveys in Operations Research and Management Science, 21(2), 117-134.
  • Lessmann S., Baesens B., Seow H.-V., Lyn C.T. (2015), Benchmarking state-of-the-art classification algorithms for credit scoring: an update of research, European Journal of Operational Research, 247(1), 124-136.
  • Migut G. (2003), Modelowanie ryzyka kredytowego, Statsoft Polska, media.statsoft.nazwa.pl › _old_dnn › downloads › migut.
  • Munkhdalai L., Munkhdalai T., Namsrai O.-E., Lee J.Y. Ryu K.H. (2019), An empirical comparison of machine-learning methods on bank client credit assessments, Sustainability, 11(3), https://doi. org /10.3390/su11030699.
  • Paleologo G., Elisseeff A., Antonini G. (2010), Subagging for credit scoring models, European Journal of Operational Research, 201(2), 490-499.
  • Pełka M. (2018), Podejście wielomodelowe analizy danych symbolicznych w ocenie zdolności kredytowej osób fizycznych, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 507, 200-207.
  • Polikar R. (2006), Ensemble based systems in decision making, IEEE Circuits and Systems Magazine, 6(3), 21-45.
  • Polikar R. (2007), Bootstrap inspired techniques in computational intelligence: ensemble of classifiers, incremental learning, data fusion and missing features, IEEE Signal Processing Magazine, 24(4), 59-72.
  • Pisula T. (2013), Metodyczne aspekty zastosowania modeli skoringowych do oceny zdolności kredytowej z wykorzystaniem metod ilościowych, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 323, 265-288.
  • Witkowska D., Chrzanowska M. (2006), Drzewa decyzyjne jako metoda grupowania klientów banku, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Modelowanie preferencji a ryzyko.
  • Wójciak M. (2007), Metody oceny ryzyka kredytowego, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
  • Zekic-Susac M., Sarlija N., Bensic M. (2004), Small business credit scoring: a comparison of logistic regression, neural network, and decision tree models, 26th International Conference on Information Technology Interfaces, IEEE.
  • Zhang D., Zhou X., Leung S.C.H., Zheng J. (2010), Vertical bagging decision trees model for credit scoring, Expert Systems with Applications, 37(12), 7838-7843.
  • Xia Y., Liu C., Li Y.Y., Liu N. (2017), A boosted decision tree approach using Bayesian hyper-parameter optimization for credit scoring, Expert Systems with Applications, 78, 225-241.
  • Yobas M.B., Crook J.N., Ross P. (2000), Credit scoring using neural and evolutionary techniques, IMA Journal of Management Mathematics, 11(2), 111-125.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171577984

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.