BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Staniec Iwona (Politechnika Łódzka)
Title
Drzewa klasyfikacyjne w ocenie wiarygodności kredytobiorców
Classifying Trees in Evaluation of the Inborrower's Creditworthiness
Source
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia (12), 2005, nr 1076, s. 547-555, rys., tab., bibliogr. 10 poz.
Issue title
Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Keyword
Drzewa klasyfikacyjne, Wiarygodność, Kredyt
Classification trees, Credibility, Credit
Note
summ.
Abstract
Ostatnio w Polsce pojawiło się wielu pośredników finansowych, udzielających kredytów celowych bez zbędnych formalności bankowych. Pośrednik, podejmując decyzję o przyznaniu kredytu, podejmuje ryzyko kredytowe zależne od danych uzyskiwanych od osób ubiegających się o kredyt. Badając zdolność kredytową swoich klientów, próbuje ustalić i oszacować specyficzne przy zaciąganiu kredytu "ryzyko jakościowe" (częściowy lub zupełny brak spłaty, zwłokę z zapłatą), by stwierdzić, czy może liczyć na spłatę kredytu zgodną z przepisami.
Ze względu na zdolności kredytowe kredytobiorców dzielimy na "wiarygodnych" - dokonujących całkowitej spłaty kredytu według umowy, i "niewiarygodnych" - niespłacających kredytu lub spłacających go z niedopuszczalnymi opóźnieniami. (fragment tekstu)

The evaluation by use classifying tree of the credit risk has been presented in this article. It is based on data gained from "Gwarant" company for individual credits on purchase of television set. The test contained 4746 credit contracts. Among them 250 contracts (5,268 %) were not repaid and 4496 contracts (94,732%) were paid off. Therefore a mischievousness was only 5,268 % in analysing test. (original abstract)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J., Classification and Regression Trees, The Wadsworth & Brooks/Cole Statistics/Probability Series 1984.
  2. Gatnar E., Symboliczne metody klasyfikacji danych, PWN, Warszawa 1998.
  3. Kim H., Loh W.Y., Classification Trees with Bivariate Linear Discriminant Node Models, "Journal of Computational and Graphical Statistics" 2003,12, s. 512-530.
  4. Loh W.Y., Shih Y.S., Split Selection Methods for Classification Trees, "Statistica Sinica" 1997, 7, s. 815-840.
  5. Mazur A., Staniec I., Metody klasyfikacji, materiały konferencyjne, VII Krajowa Konferencja nt. "Komputerowe wspomaganie badań naukowych", Polanica Zdrój 2000, s. 171-176.
  6. Misztal M., Wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych do wspomagania procesów podejmowania decyzji, Materiały na seminaria StatSoft Polska Sp. z o.o., Kraków 2000.
  7. Pluta W., Wielowymiarowa analiza porównawcza w badaniach ekonometrycznych, PWE, Warszawa 1977.
  8. Stanieć I., Analiza dyskryminacyjna w ocenie wiarygodności kredytobiorcy, "Prace Naukowe AE we Wrocławiu" nr 1022, AE, Wrocław 2004, s. 87-95.
  9. Statistica™ PL, t. 3, StatSoft, 1997.
  10. Szmit A., Szmit M., Kaniewski M., Analiza ryzyka kredytowego dla potrzeb pośrednika finansowego, "Prace Naukowe AE we Wrocławiu" nr 988, AE, Wrocław 2003, s. 163-172.
Cited by
Show
ISSN
0324-8445
1505-9332
Language
pol
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu