Opis
Ryzyko kredytowe towarzyszy nieodłącznie działalności bankowej. Tradycyjne podejście do oceny ryzyka kredytowego polega na stosowaniu analizy dyskryminacyjnej (dla przedsiębiorstw) i regresji logistycznej (dla klientów indywidualnych) w modelach kredytowych. Współczesne oczekiwania, dotyczące analizy ryzyka, są coraz większe. Obecnie stosowane metody okazują się niewystarczające i banki poszukują innych, które można byłoby użyć w modelach ryzyka kredytowego. Jedną z nich jest analiza przetrwania, której popularność w ostatnich latach wzrosła. Niniejsza książka w całości poświęcona jest możliwości zastosowania analizy przetrwania w ocenie ryzyka kredytowego klientów indywidualnych oraz pokazuje korzyści wynikające z używania tej metody. W pracy znalazło się wiele zagadnień związanych z tą metodą, w szczególności: - dane cenzurowane, - tabele trwania życia, - estymacja krzywej przetrwania metodą Kaplana-Meiera, - modele parametryczne, - model proporcjonalnego hazardu Coxa, - ryzyka konkurujące. W badaniach, przeprowadzonych na użytek niniejszej publikacji, skupiono się na modelach przewidujących niewypłacalność klienta. Jednakże zaprezentowane w książce przykłady użycia analizy przetrwania nie wykorzystują wszystkich możliwości jej zastosowania w działalności bankowej. Publikacja skierowana jest do osób, które zajmują się budową modeli kredytowych w instytucjach finansowych, jak również innych, chcących poszerzyć wiedzę w zakresie analizy przetrwania, a następnie wykorzystać ją w praktyce. Spis treściWstęp 9Część IAnaliza przetrwaniaRozdział 1Ogólna charakterystyka analizy przetrwania 171.1. Definicja 171.2. Dane cenzurowane i dane obcięte 191.2.1. Dane cenzurowane 191.2.2. Dane obcięte 221.3. Możliwości zastosowania analizy przetrwania 241.4. Podstawowe definicje związane z analizą przetrwania 25Rozdział 2Przegląd zastosowania analizy przetrwania w literaturze fachowej 31Rozdział 3Modele w analizie przetrwania 573.1. Tabele trwania życia 573.2. Przykład estymacji krzywej przetrwania za pomocą metody K-M 633.3. Inne podejście nieparametryczne 643.3.1. Porównanie krzywych przetrwania 653.3.2. Współczynnik hazardu (hazard ratio - HR) 663.3.3. Test logarytmiczny rang (Log-rank test) 673.4. Modele parametryczne 733.4.1. Modele AFT 743.4.2. Rozkład wykładniczy 763.4.3. Rozkład Weibulla 773.4.4. Rozkład log-normalny 783.4.5. Pozostałe modele parametryczne 803.5. Model proporcjonalnego hazardu Coxa 823.6. Porównywanie modeli 843.6.1. Reszty 843.6.2. Wskaźnik wiarygodności (likelihood ratio - LR) 853.7. Model proporcjonalnych szans (proportional odds) 863.8. Podsumowanie 88Część IIZastosowanie analizy przetrwania w modelowaniu ryzyka kredytowegoRozdział 4Ryzyko kredytowe związane z kredytowaniem klienta indywidualnego 934.1. Pojęcie ryzyka kredytowego 934.2. Kredyty oferowane klientom indywidualnym 944.3. Zdolność kredytowa 974.4. Ocena ryzyka kredytowego związanego z kredytowaniem klienta indywidualnego 984.5. Credit scoring 994.6. Regresja logistyczna 1034.7. Zastosowanie regresji logistycznej w modelu ryzyka kredytowego 106Rozdział 5Wykorzystanie analizy przetrwania przy grupowaniu atrybutów (coarse-classifying) 1095.1. Statystyka D Somersa 1105.2. Grupowanie zmiennych: ciągłej i skokowej 1105.2.1. Grupowanie zmiennej ciągłej: okres współpracy z bankiem 1115.2.2. Grupowanie zmiennej skokowej: zawód 112Rozdział 6Zastosowanie analizy przetrwania w modelowaniu niewypłacalności klienta 1156.1. Dane stosowane do budowy modeli wykorzystujących analizę przetrwania 1156.2. Analiza wybranych przypadków w bazie danych 1176.3. Estymacja krzywej przetrwania metodą Kaplana-Meiera (K-M) 1196.4. Sprawdzenie hipotez o jednakowym rozkładzie krzywych przetrwania dla dwóch grup 1206.5. Sprawdzenie hipotez o jednakowym rozkładzie krzywych przetrwania dla trzech grup 1226.6. Tabela trwania życia 1246.6.1. Wybór zmiennych 1286.6.2. Wybór rozkładu funkcji hazardu 1296.6.3. Wyniki modeli 137Rozdział 7Sprawdzanie założenia proporcjonalności hazardu zmiennych wykorzystywanych w modelu Coxa 1417.1. Metoda graficzna 1427.1.1. Porównanie estymowanych funkcji [-ln(-ln(S(t))] dla rozważanych kategorii zmiennych 1427.1.2. Porównanie obserwowanej i przewidywanej krzywej przetrwania 1437.2. Test dopasowania 1447.3. Zastosowanie zmiennej zależnej od czasu 1457.4. Testowanie proporcjonalności zmiennych w analizowanym przykładzie 1467.4.1. Metoda graficzna 1477.4.2. Testowanie proporcjonalności zmiennych za pomocą testu zgodności 1497.4.3. Testowanie proporcjonalności zmiennych za pomocą procedury ASSESS, wykorzystującej reszty martyngałowe 1517.5. Zestawienie wyników 1557.6. Budowa modelu Coxa 1567.7. Uwzględnianie charakterystyk zmiennych w czasie 1587.8. Budowa modelu przy wykorzystaniu regresji logistycznej 1647.8.1. Model warstwowy proporcjonalnego hazardu (stratifi ed proportional hazard model) 1667.8.2. Porównanie metod: regresji logistycznej i analizy przetrwania 171Rozdział 8Model analizy przetrwania z sieciami neuronowymi 1738.1. Sieci neur