Застосування моделей оцінки кредитоспроможності в банках Єгипту

Abstract

Credit scoring is regarded as a core competence of commercial banks during the last few decades. A number of credit scoring models have been developed to evaluate credit risk of new loan applicants and existing loan clients. The main purpose of the present paper is to evaluate credit risk in Egyptian banks using credit scoring models. Three statistical techniques are used: discriminant analysis, probit analysis and logistic regression. The credit scoring task is performed on one bank’s personal loans data-set. The results so far revealed that all proposed models gave a better average correct classification rate than the one currently used. Also both type I and type II errors had been calculated in order to evaluate the misclassification costs.

Рейтинг кредитоспроможності вважається основною сферою діяльності комерційних банків протягом останніх двадцяти років. З метою оцінки кредитного ризику нових осіб, що звертаються за позикою, та вже існуючих клієнтів, було розроблено велику кількість моделей оцінки кредитоспроможності. Головна мета даної статті - оцінити кредитний ризик єгипетських банків за допомогою використання моделей рейтингу кредитоспроможності. Використано три статистичні методи: дискримінаційний аналіз, пробіт-аналіз та метод логістичної регресії. Проблема оцінки кредитоспроможності вирішується за допомогою використання бази даних споживацьких кредитів одного банку. В результаті проведення дослідження поки що виявлено, що всі запропоновані моделі дали кращий рівень класифікації, ніж методика, яка на сьогодні використовується. З метою оцінки витрат на неправильну класифікацію обчислено два типи похибок (тип І та тип II).