Credit scoring modellek

Lőrincz, Ábel (2013) Credit scoring modellek. BA/BSc thesis, BCE Közgazdaságtudományi Kar, Matematika Tanszék.

[img]
Preview
PDF - Requires a PDF viewer such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
203kB

Abstract

Szakdolgozatom célja, hogy bemutassam a credit scoring területén legtöbbet használt előrejelzési modellek fajtáit. Dolgozatom egy összefoglaló mű, melynek gerincét Lyn C. Thomas és Steven Finlay a témában született művei adják. Ezek feldolgozását egészítették ki azon cikkek, melyek a hivatkozásjegyzékben megtalálhatók. Noha számos cikk nem került be a hivatkozásjegyzékbe, ezek is sokat segítettek, főleg egyfajta szemléletmód kialakításában. Érdekes volt elmélyedni a szakdolgozatom témájában, a jövőben is szeretnék a témával foglalkozni. A bevezetésben felvázolom, miért releváns a credit scoring területe. A második fejezet a modellek outputjával, a pontszámmal foglalkozik. A szakdolgozatom legfontosabb részének a harmadik fejezetet tartom. A credit scoring területén használt modellformák itt kerültek bemutatásra. A fejezet első alfejezete az információs oddsot mutatja be. Második alfejezete a log odds scoringot mutatja be. Ezután következnek a lineáris regressziós, logisztikus regressziós, illetve a lineáris programozási modellek. A negyedik fejezetben a modellek validációjának módszereit mutatom be. Az ötödik fejezet a modellek üzleti értékeléséről szól. A credit scoring területe már több, mint fél évszázada folyamatosan fejlődik. Relevanciáját mi sem jelzi jobban, mint hogy 2008-ban az Egyesült Királyságban új törvény született a lakossági hitelezésről, mely behatóan foglalkozott a credit scoringgal. Ez volt a ,,Consumer Credit Directive”. 2007-ben az Egyesült Államok kongresszusa egy tanulmányt rendelt a credit scoringgal, és annak hatásaival kapcsolatban. Ez volt a ,,Report to the Congress on Credit Scoring and Its Effects on the Availability and Affordability of Credit”. Ez a két példa is mutatja, a credit scoring releváns téma, és az is marad.

Item Type:BA/BSc thesis
Subjects:Finance
Mathematics. Econometrics
ID Code:8116
Specialisation:Gazdaságelemzés szak
Deposited By: Beáta Vasvár
Deposited On:08 Jun 2015 08:46
Last Modified:02 Jul 2016 21:20

Repository Staff Only: item control page