Censored Regression Techniques for Credit Scoring: A Case Study for the Commercial Bank of Zimbabwe (Bulawayo)
Notice bibliographique
Résumé
Credit creation is the main income generating activity for banks. However this activity involves huge risks to both the lender and the borrower. The risk of a trading partner not fulfilling his or her obligation as per the contract on due date or any time thereafter can greatly jeopardise the smooth functioning of a bank’s business. Credit risk therefore is one of the greatest concerns to most banking authorities and banking regulators. This paper is aimed at coming up with a model that can be used by the Commercial Bank of Zimbabwe in calculating the risk associated with credit scoring. The data set used covered personal loans from January 2010 to January 2012. Linear and Buckley James regression tests were employed to find the explanatory variables influencing time to default and repayment. In investigating customer classification, linear discriminant analysis was applied. Age, marital status, loan purpose and time at current job were found to be linearly related to time to default. Time to repayment was found to be linearly related to age, marital status and loan purpose. 67.5% of the original cases were found to be correctly classified. Buckley James regression out performed linear regression hence it was found to be the most suitable method in determining variables affecting risks in loan lending.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».