Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 10

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  credit scoring
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1

The issue of pd estimation – a practical approach

100%
Siarka P.
Mathematical Economics
|
2011
|
issue 7 (14)
199-212
EN
The issue of estimating the probability of default constitutes one of the foundations of risk systems applied in modern banking. The Basel Committee pays a lot of attention to ways of its estimation and validation. This paper discusses statistical methods enabling PD estimations with consideration of the retail character of a credit portfolio. The author refers to the issue of defining default and to the way of calculating the number of days in arrears. This paper presents the results of research studies obtained on the basis of retail credit portfolio. For selected sub-portfolios, the author makes a comparison of the probability of default, which enables the explicit risk assessment.
2
Publication available in full text mode
Content available

Zastosowanie scoringu kredytowego w bankowości

100%
Wysiński P.
Zeszyty Studenckie Wydziału Ekonomicznego „Nasze Studia”
|
2013
|
issue 6
167-177
PL
W artykule omówiono zagadnienia związane z wykorzystaniem scoringu kredytowego w banku. Zdefiniowano pojęcie scoringu kredytowego oraz opisano jego podstawowe rodzaje, wyszczególniając scoring aplikacyjny i behawioralny. Scharakteryzowano indywidualne oraz ogólne modele scoringowe. Szczególną uwagę zwrócono na proces monitorowania modelu oraz omówiono czynniki warunkujące jakość metod scoringowych. Na przykładzie systemu scoringowego wdrożonego w Banku Millennium S.A. przedstawiono wpływ scoringu na jakość portfela kredytowego banku.
EN
The article presents issues related to the use of credit scoring in the bank. In this paper has been defined the concept of credit scoring and described the basic types, detailing the application and behavioural scoring. There have been also characterized individual and generic scoring models. Particular attention was paid to the monitoring process, as well the factors influencing the quality of scoring methods have been discussed. Analysis of influence of credit scoring on credit portfolio quality was based on example from the scoring system implemented at Bank Millennium SA.
3
Publication available in full text mode
Content available

Modifications of order scales for assessing debtors

100%
WÓJCICKA-WÓJTOWICZ A., PIASECKI K.
Operations Research and Decisions
|
2022
|
vol. 32
|
issue 3
142-151
XX
In previous research, the Extended Order Scale (EOS) dedicated to risk assessment was analysed. It was characterised by a Numerical Order Scale (NOS) evaluated by trapezoidal oriented fuzzy numbers (TrOFNs). However, the research showed that EOS with two-stage orientation phases, was too complicated. Therefore, the main aim of our paper is to simplify a Complete Order Scale (COS) to a zero- or one-stage order scale and a hybrid approach. For this purpose, a way to calculate the scoring function is presented. The results show that changes in the COS structure influence the values of a scoring function. Replacing just one linguistic indicator gives different results. Another finding of the research is the method’s flexibility that allows an expert to individually choose the most suitable COS. The research proves that the boundary between various linguistic labels cannot be precisely defined. However, knowledge of a formal COS structure allows it to be transformed into a less complex one.
4

Credit scoring w procesie zarządzania ryzykiem kredytowym

89%
Prokopowicz D.
Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa
|
2015
|
issue 7 (786)
22-30
PL
Obecnie stosowaną w bankach komercyjnych metodą identyfikacji i kwantyfikacji ryzyka kredytowego pojedynczej transakcji kredytowej jest metoda punktowa stanowiąca podstawę systemów credit scoring. Rozwój metod scoringowych umożliwiony został poprzez zaimplementowanie do działalności kredytowej banków osiągnięć wiedzy statystycznej oraz technologii informatycznej. Pełniejsze wykorzystanie technologii informatycznych celem obniżenia kosztów stosowania bankowych procedur i skrócenia okresu prowadzonej oceny kredytobiorcy związane jest z rozwojem zautomatyzowanych metod dyskryminacyjnych decyzji kredytowych w procesie zarządzania ryzykiem w banku komercyjnym. W tym drugim przypadku obecnie stosowanym standardem określenia akceptowalnego poziomu ryzyka kredytowego w bankach komercyjnych jest metoda credit scoring. Rozwijanie tej metody stanowi istotny czynnik procesu doskonalenia zarządzania ryzykiem kredytowym.
EN
Currently used in commercial banks by the identification and quantification of credit risk of a single loan transaction is the method of scoring systems underlying the credit scoring. The development of credit scoring methods has been made possible by implementing the bank's lending activities and achievements of statistical knowledge of information technology. A fuller use of information technology in order to reduce the cost of the use of bank procedures and shorten the period of that evaluation, the borrower is associated with the development of automated methods for discriminatory credit decisions in the process of risk management in commercial bank. In the latter case the current standard used to define an acceptable level of credit risk in commercial banks is credit scoring method. Developing this method is an important factor in the process of improving credit risk management.
5
Publication available in full text mode
Content available

Credit scoringw kontekście doskonalenia procesu zarządzania ryzykiem kredytowym

89%
Prokopowicz D.
Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula
|
2014
|
issue 4(42)
146-155
PL
Obecnie stosowaną w bankach komercyjnych metodą identyfikacji i kwantyfikacji ryzyka kredytowego pojedynczej transakcji kredytowej jest metoda punktowa stanowiąca podstawę systemów credit scoring. Rozwój metod scoringowych umożliwiony został poprzez zaimplementowanie do działalności kredytowej banków osiągnięć wiedzy statystycznej oraz technologii informatycznych. Pełniejsze wykorzystanie tych technologii prowadzące do obniżenia kosztów bankowych procedur i skrócenia okresu prowadzonej oceny kredytobiorcy związane jest z rozwojem zautomatyzowanych metod dyskryminacyjnych decyzji kredytowych w procesie zarządzania ryzykiem w banku komercyjnym. Kwestią kluczową jest precyzyjne skwantyfikowanie i przeprowadzenie pomiaru ryzyka kredytowego w ujęciu portfelowym oraz w odniesieniu do pojedynczej transakcji kredytowej. W tym drugim przypadku, obecnie stosowanym standardem określenia akceptowalnego poziomu ryzyka kredytowego w bankach komercyjnych jest metoda credit scoring. Rozwijanie jej stanowi istotny czynnik procesu doskonalenia zarządzania ryzykiem kredytowym i zwykle realizowane jest niezależnie od koniunktury gospodarczej w otoczeniu kredytobiorcy i prowadzonej przez kredytodawcę bieżącej polityki kredytowej.
EN
The currently applied at commercial banks method of identification and quantification of the credit risk of a single credit transaction is the scoring method being the base for credit scoring systems. The development of scoring methods has been enabled through implementation to banks’ credit activities of achievements of statistical knowledge and information technologies. The fuller use of these technologies, leading to reduction of costs of banking procedures and reduction of the time-period of borrower scoring is connected with the development of automatized methods of discrimination credit decisions in the process of risk management at the commercial bank. The key issue is precise quantification and carrying out measurement of the credit risk in terms of portfolio as well as related to a single credit transaction. In the second case, the currently applied standard of determining of the acceptable level of credit risk at commercial banks is the credit scoring method. Amplifying thereof is an important factor of the process of improvement of credit risk management and is usually implemented irrespective of economic condition in the borrower’s environment and the current credit policy implemented by the lender.
6
Publication available in full text mode
Content available

Główne determinanty zastosowania metody credit scoringw zarządzaniu ryzykiem kredytowym

89%
Prokopowicz D.
Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula
|
2015
|
issue 1(43)
16-26
PL
W procesie zarządzania ryzykiem kredytowym w banku komercyjnym dokonywana jest między innymi segmentacja kredytobiorców celem usystematyzowania, opisania i kontroli ryzyka kredytowego, wynikającego z zawartych przez bank umów kredytowych. Aktualnym standardem segmentacji portfela kredytowego jest metoda punktowa stanowiąca podstawę systemów credit scoring. Polega ona na przypisaniu określonej liczby punktów skwantyfi kowanym wielkościom charakteryzującym standing kredytobiorcy. Każda stosowana w banku metodologia oceny zdolności kredytowej klienta, w tym również metoda scoringu, służy do ograniczania ryzyka banku wynikającego z realizacji transakcji kredytowych. Rozwój technologii informatycznych i ich integracja z działalnością banków w procesie przetwarzania, gromadzenia i transmisji danych doprowadziła do prób zautomatyzowania procesu oceny zdolności kredytowej potencjalnego kredytobiorcy. Celem niniejszej publikacji jest przybliżenie Czytelnikowi problematyki stosowanej w bankach metody punktowej i credit scoringw kontekście zarządzania ryzykiem kredytowym.
EN
In the process of credit risk management in the commercial bank, there is carried out, among other things, segmentation of borrowers in order to systematise, describe and control the credit risk issuing from the credit contracts concluded by the bank. The current standard of credit portfolio segmentation is the score method being the basis of the credit scoring systems. It consists in assignment of a definite number of scores to the quantified measures characterising the borrower’s standing. Each applied in the bank methodology of client’s credit rating, including also the credit scoring method, serves reduction of the bank’s risk stemming from credit transation implementation. The development of information technologies and their integration with banks’ activities in the process of data processing, collecting and transmitting have led to attempts to automatise the process of credit rating of the potential borrower. An aim of the present publication is to bring closer to the Reader the issues of the applied in banks score method and credit scoring in the context of credit risk management.
7
Publication available in full text mode
Content available

Predicting the default risk of companies. Comparison of credit scoring models: LOGIT vs Support Vector Machines

88%
Nehrebecka N.
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
|
2018
|
issue vol. 22 no. 2
54-73
EN
The aim of the article is to compare models on a train and validation sample, which will be created using logistic regression and Support Vector Machine (SVM) and will be used to assess the credit risk of non-financial enterprises. When creating models, the variables will be subjected to the transformation of the Weight of Evidence (WoE), the number of potential predictions will be reduced based on the Information Value (IV) statistics. The quality of the models will be assessed according to the most popular criteria such as GINI statistics, Kolmogorov-Smirnov (K-S) and Area Under Receiver Operating Characteristic (AUROC). Based on the results, it was found that there are significant differences between the logistic regression model of discriminatory character and the SVM for the model sample. In the case of a validation sample, logistic regression has the best prognostic capability. These analyses can be used to reduce the risk of negative effects on the financial sector.
8
Publication available in full text mode
Content available

BANKING RETAIL CONSUMER FINANCE DATA GENERATOR – CREDIT SCORING DATA REPOSITORY

75%
Przanowski K.
Finansowy Kwartalnik Internetowy e-Finanse
|
2013
|
vol. 9
|
issue 1
44-59
EN
This paper presents two cases of random banking data generators based on migration matrices and scoring rules. The banking data generator is a breakthrough in researches aimed at finding a method to compare various credit scoring techniques. These data are very useful for various analyses to understand the complexity of banking processes in a better way and are also of use for students and their researches. Another application can be in the case of small samples, e.g. when historical data are too fresh or are connected with the processing of a small number of exposures. In these cases a data generator can extend a sample to an adequate size for advanced analysis. The influence of one cyclic macro-economic variable on client characteristics and their stability over time is analyzed. Some stimulating conclusions for crisis behavior are presented, namely that if a crisis is impacted by both factors: application and behavioral, then it is very difficult to clearly indicate these factors in a typical scoring analysis and the crisis becomes widespread in every kind of risk report.
9
Publication available in full text mode
Content available

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

75%
Wycinka E.
Problemy Zarządzania
|
2015
|
issue 3/2015 (55), t.2
146-157
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.
10
Publication available in full text mode
Content available

Remarks on Statistical Measures for Assessing Quality of Scoring Models

51%
Idczak A. P.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2019
|
vol. 4
|
issue 343
21-38
PL
Jednym z podstawowych zadań banków jest udzielanie kredytów i pożyczek pieniężnych. Z punktu widzenia kredytodawcy w procesie kredytowaniem niezwykle istotna jest ocena ryzyka zaniechania płatności zobowiązań potencjalnego kredytobiorcy. W celu selekcji klientów, obok oceny ich zdolności kredytowej, coraz częściej wykorzystuje się modele scoringowe wchodzące w skład metodologii tzw. scoringu kredytowego (creditscoring). W podejściu tym z punktu widzenia kredytodawcy kluczowa jest jakość doboru jednostek, którym kredyt zostanie przyznany. To, czy klasyfikacja dokonywana na podstawie modelu scoringowego jest dobra, może być opisane za pomocą statystycznych miar oceny jakości. Mimo coraz większej popularności metod scoringowych w praktyce gospodarczej literatura dotycząca statystycznych metod oceny ich jakości jest w dalszym ciągu stosunkowo uboga. Ponadto w publikacjach na ten temat często występują rozbieżności w zakresie nazewnictwa oraz konstrukcji poszczególnych miar. W artykule przedstawiono charakterystykę najczęściej stosowanych statystycznych miar oceny jakości modelu scoringowego (m.in. indeksu pseudo Giniego, statystyki Kolmogorova‑Smirnova, krzywej koncentracji), a także podjęto próbę standaryzacji nazewnictwa oraz postaci samych miar jakości modelu scoringowego. Ponadto przedstawione zostało studium przypadku, w którym dokonano analizy porównawczej trzech modeli scoringowych w kontekście ich jakości klasyfikacyjnej.
EN
Granting a credit product has always been at the heart of banking. Simultaneously, banks are obligated to assess the borrower’s credit risk. Apart from creditworthiness, to grant a credit product, banks are using credit scoring more and more often. Scoring models, which are an essential part of credit scoring, are being developed in order to select those clients who will repay their debt. For lenders, high effectiveness of selection based on the scoring model is the primary attribute, so it is crucial to gauge its statistical quality. Several textbooks regarding assessing statistical quality of scoring models are available, there is however no full consistency between names and definitions of particular measures. In this article, the most common statistical measures for assessing quality of scoring models, such as the pseudo Gini index, Kolmogorov‑Smirnov statistic, and concentration curve are reviewed and their statistical characteristics are discussed. Furthermore, the author proposes the application of the well‑known distribution similarity index as a measure of discriminatory power of scoring models. The author also attempts to standardise names and formulas for particular measures in order to finally contrast them in a comparative analysis of credit scoring models.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.