English version

• polskie
podział tematyczny
 
• anglojęzyczne
podział tematyczny
 
Newsletter:

• Zamów informacje o nowościach z wybranego tematu
 
Informacje:

• o księgarni

• koszty wysyłki

• kontakt

• Cookies na stronie

Zastosowanie analizy przetrwania w ocenie ryzyka kredytowego klientów indywidualnych

Ryzyko kredytowe towarzyszy nieodłącznie działalności bankowej. Tradycyjne podejście do oceny ryzyka kredytowego polega na stosowaniu analizy dyskryminacyjnej i regresji logistycznej w modelach kredytowych.

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.

Wstęp

Część I Analiza przetrwania

Rozdział 1
Ogólna charakterystyka analizy przetrwania
1.1. Definicja
1.2. Dane cenzurowane i dane obcięte
1.2.1. Dane cenzurowane
1.2.2. Dane obcięte
1.3. Możliwości zastosowania analizy przetrwania
1.4. Podstawowe definicje związane z analizą przetrwania

Rozdział 2
Przegląd zastosowania analizy przetrwania w literaturze fachowej

Rozdział 3
Modele w analizie przetrwania
3.1. Tabele trwania życia
3.2. Przykład estymacji krzywej przetrwania za pomocą metody K-M
3.3. Inne podejście nieparametryczne
3.3.1. Porównanie krzywych przetrwania
3.3.2. Współczynnik hazardu (hazard ratio - HR)
3.3.3. Test logarytmiczny rang (Log-rank test)
3.4. Modele parametryczne
3.4.1. Modele AFT
3.4.2. Rozkład wykładniczy
3.4.3. Rozkład Weibulla
3.4.4. Rozkład log-normalny
3.4.5. Pozostałe modele parametryczne
3.5. Model proporcjonalnego hazardu Coxa
3.6. Porównywanie modeli
3.6.1. Reszty
3.6.2. Wskaźnik wiarygodności (likelihood ratio - LR)
3.7. Model proporcjonalnych szans (proportional odds)
3.8. Podsumowanie

Część II Zastosowanie analizy przetrwania w modelowaniu ryzyka kredytowego

Rozdział 4
Ryzyko kredytowe związane z kredytowaniem klienta indywidualnego
4.1. Pojęcie ryzyka kredytowego
4.2. Kredyty oferowane klientom indywidualnym
4.3. Zdolność kredytowa
4.4. Ocena ryzyka kredytowego związanego z kredytowaniem klienta indywidualnego
4.5. Credit scoring
4.6. Regresja logistyczna
4.7. Zastosowanie regresji logistycznej w modelu ryzyka kredytowego

Rozdział 5
Wykorzystanie analizy przetrwania przy grupowaniu atrybutów (coarse-classifying)
5.1. Statystyka D Somersa
5.2. Grupowanie zmiennych: ciągłej i skokowej
5.2.1. Grupowanie zmiennej ciągłej: okres współpracy z bankiem
5.2.2. Grupowanie zmiennej skokowej: zawód

Rozdział 6
Zastosowanie analizy przetrwania w modelowaniu niewypłacalności klienta
6.1. Dane stosowane do budowy modeli wykorzystujących analizę przetrwania
6.2. Analiza wybranych przypadków w bazie danych
6.3. Estymacja krzywej przetrwania metodą Kaplana-Meiera (K-M)
6.4. Sprawdzenie hipotez o jednakowym rozkładzie krzywych przetrwania dla dwóch grup
6.5. Sprawdzenie hipotez o jednakowym rozkładzie krzywych przetrwania dla trzech grup
6.6. Tabela trwania życia
6.6.1. Wybór zmiennych
6.6.2. Wybór rozkładu funkcji hazardu
6.6.3. Wyniki modeli

Rozdział 7
Sprawdzanie założenia proporcjonalności hazardu zmiennych wykorzystywanych w modelu Coxa
7.1. Metoda graficzna
7.1.1. Porównanie estymowanych funkcji [-ln(-ln(S(t))] dla rozważanych kategorii zmiennych
7.1.2. Porównanie obserwowanej i przewidywanej krzywej przetrwania
7.2. Test dopasowania
7.3. Zastosowanie zmiennej zależnej od czasu
7.4. Testowanie proporcjonalności zmiennych w analizowanym przykładzie
7.4.1. Metoda graficzna
7.4.2. Testowanie proporcjonalności zmiennych za pomocą testu zgodności
7.4.3. Testowanie proporcjonalności zmiennych za pomocą procedury ASSESS, wykorzystującej reszty martyngałowe
7.5. Zestawienie wyników
7.6. Budowa modelu Coxa
7.7. Uwzględnianie charakterystyk zmiennych w czasie
7.8. Budowa modelu przy wykorzystaniu regresji logistycznej
7.8.1. Model warstwowy proporcjonalnego hazardu (stratifi ed proportional hazard model)
7.8.2. Porównanie metod: regresji logistycznej i analizy przetrwania

Rozdział 8
Model analizy przetrwania z sieciami neuronowymi
8.1. Sieci neuronowe
8.2. Model analizy przetrwania z sieciami neuronowymi
8.3. Opis danych wykorzystanych w badaniu
8.4. Wyniki zbudowanych modeli
8.4.1. Wyniki modeli dla pierwszego okresu
8.4.2. Wyniki modeli dla drugiego okresu
8.4.3. Wyniki modeli dla trzeciego okresu
8.5. Wnioski

Rozdział 9
Wykorzystanie analizy przetrwania w modelu dla portfela kredytów hipotecznych
9.1. Opis modelu i zmiennych
9.2. Budowa modelu
9.3. Struktura modelu
9.4. Wynik modelu

Rozdział 10
Ryzyka konkurujące (Competing risks)
10.1. Wprowadzenie
10.2. Określone rodzaje hazardów (type-specifi c hazards)
10.3. Podsumowanie

Zakończenie
Aneks
Spis rysunków
Spis tabel

244 strony, Format: 16.5x23.5cm, oprawa miękka