Modelowanie czasu do zaprzestania spłat rat kredytu lub wcześniejszej spłaty kredytu jako zdarzeń konkurujących

• Authors: Ewa Wycinka

Title variants

EN

Modelling Time to Default Or Early Repayment as Competing Risks

Abstracts

PL

Ryzyko niewypłacalności i ryzyko przedwczesnej spłaty to dwa podstawowe zdarzenia powodujące przerwanie umowy kredytowej. Dla kredytodawcy istotna jest informacja, którzy kredytobiorcy i w jakim okresie od udzielenia kredytu są bardziej narażeni na każde z tych zdarzeń. W artykule zaproponowano wykorzystanie metody zdarzeń konkurujących umożliwiającej modelowanie w czasie obu powyższych zdarzeń. W części empirycznej artykułu przeprowadzono estymację na próbie 5000 pięcioletnich pożyczek, które były obserwowane przez okres 24 miesięcy od udzielenia. Za pomocą wybranych estymatorów wyznaczone zostały prawdopodobieństwa analizowanych zdarzeń. Omawiane estymatory służyć mogą również do wyodrębniania kredytobiorców o różnym ryzyku niewypłacalności.

EN

Early repayment and default are two basic perils causing credit termination. Who of the borrowers and when are at the risk of both events is important information for the creditor. The article employs some of the estimators of the method of competing risks to model time to default or early repayment. The empirical part of the article consists of the results of the study on the sample of 5000 five-year loans that were observed for 24 months. Probabilities of default and early repayment have been evaluated by means of selected estimators. These estimators are also suitable for distinguishing borrowers with different risks of default.

Keywords

EN

credit scoring; competing risks; survival analysis

PL

scoring kredytowy; zdarzenia konkurujące; analiza przeżycia

• Publisher: Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
• Journal: Problemy Zarządzania
• Year: 2015
• Issue: 3/2015 (55), t.2
• Pages: 146-157

Dates

published

2015

Contributors

author

Ewa Wycinka

• Wydział Zarządzania, Uniwersytet Gdański

References

• Andreeva, G. (2006). European Generic Scoring Models Using Survival Analysis. The Journal of the Operational Research Society, 57(10), 1180–1187.
• Balakrishnan, N. i Rao, C.R. (2004). Advances in Survival Analysis. Elsevier.
• Balicki, A. (2006). Analiza przeżycia i tablice wymieralności. Warszawa: PWE.
• Bellotti, T. i J. Crook, J. (2009). Credit scoring with macroeconomic variables using survival analysis. Journal of the Operational Research Society, 60, 1699–1707.
• Glennon, D. i Nigro P. (2005). Measuring Default Risk of Small Business Loans: A Survival Analysis Approach. Journal of Money, Credit and banking, 37(5), 923–947.
• Gray, R. (1988). A Class of K-Sample Tests for Comparing the Cumulative Incidence of a Competing Risk. The Annals of Statistics, 16, 1141–1154.
• Kleinbaum, D. i Klein, M. (2005). Survival Analysis. A Self-Learning Text. Springer.
• Klein, J. i Moeschberger, M. (2003). Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data. New York: Springer.
• Matuszyk, A. (2015). Zastosowanie analizy przetrwania w ocenie ryzyka kredytowego klientów indywidualnych. Warszawa: CeDeWu.
• Narain, B. (1992). Survival Analysis and the Credit Granting Decision. W: L.C. Thomas, J.N. Crook, D.B. Edelman (red.), Credit Scoring and Credit Control, (s. 109–121). Oxford: Oxford University Press.
• Pintilie, M. (2006). Competing risks. A Practical Perspective. J.Willey & Sons.
• Stepanova, M. i Thomas, L.C. (2002). Survival Analysis Methods for Personal Loan Data. The Journal of the Operational Research Society, 50(2), 277–289.
• Thomas, L., Banasik, J. i Crook, J. (1999). Not if but when will borrowers default. Journal of the Operational Research Society, 50(12), 1185–1190.
• Tong, E., Mues, Ch. i Thomas, L. (2012). Mixture cure models in credit scoring: if and when borrowers default. European Journal of Operational Research, 218(1), 132–139, http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2011.10.007.
• Watkins, J., Vasnev, A. i Gerlach, R. (2014). Multiple Event Incidence and Duration Analysis for Credit Data Incorporating Non-Stochastic Loan Maturity. Journal of Applied Econometrics, 29(4), 627–648, http://dx.doi.org/10.1002/jae.2329.
• Wycinka, E. (2015). Time to default analysis in personal credit scoring. ResearchPapers of Wrocław University of Economics, 381, 527–536, http://dx.doi.org/10.15611/pn.2015.381.381.

Identifiers

DOI

10.7172/1644-9584.55.10

Biblioteka Nauki

526306