Lokale Scoring-Modelle:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Lohmar [u.a.]
Eul
2008
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Reihe: Quantitative Ökonomie
153 |
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Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
XI
Tabellenverzeichnis
XV
1 Kinleitung 1
1.1 Problemstellung. 3
1.2 Gliederung. 4
2 Grundlagen und Anwendungen statistischer
Scoring-
Verfahren 7
2.1 Begriffsbildung. 7
2.2 Entwicklung eines Kreditscoring-Modelb. 11
2.2.1 Datengrundlage. 11
2.2.2 Statistische Verfahren zur Kreditausfallprognose. 15
2.2.3 Bewertung der Klassifikation. 26
2.2.4 Kalibrierung des Scoring-Modells. 35
2.2.5 Implementierung des Scoring-Modells. 37
2.2.6 Überwachung und Adjustierung des Scoring-Modells. 39
2.3 Anwendungen des
Scoring
. 44
2.3.1 Zur Bedeutung des
Scoring
im Kreditgeschäft. 44
2.3.2 Anwendungen des
Scoring
außerhalb des Kreditgeschäftes. 47
2.4 Zusammenfassung. 48
3 Lokale Scoring-Modelle 51
3.1 Unbeobachtete Populationsheterogenität. 51
3.2 Populationsheterogenität im Kreditscoring. 54
3.2.1 Schichtenspezifische Diskriminanzfunktionen. 54
3.2.2 Stabilität der Population. 57
3.2.3
Generische
Scorekarten.,. 57
VI
_INHALTSVERZEICHNIS
3.3 Konstruktion lokaler Scoring-Modelle. 59
4 Verfahren zur Segmentierung unbeobachtet heterogener Populationen 61
4.1 Clusteraaalytische Verfahren. 61
4.1.1 Unähnlichkeit von Objekten. 62
4.1.2 Clusteralgorithmen. 65
4.1.3 Bestimmung der Clusteranzabl .71
4.1.4 Stabilität der Clusterlösung. 74
4.1.5 Validierung der Clusterlösung. 74
4.2 Selbstorganisierende Karten
(SOM)
. 76
4.2.1 Prinzip der Selbstorganisation. 77
4.2.2 Bisherige und verwandte Anwendungen. 78
4.2.3 Algorithmus der selbstorganisierenden Karten. 81
4.2.4
Batch-Version
des SOM-Algorithmus. 92
4.2.5 Kennzahlen zur Bewertung der
SOM
. 94
4.2.6 Validierung der
SOM
. 99
4.2.7 Visualisierung der
SOM
.102
4.2.8 Bestimmung der
Neuronencluster
.106
4.3 Beispiel zur Segmentierung einer Population.108
4.3.1 Datengrundlage.108
4.3.2 Segmentierung mittels
SOM
.
Ill
4.3.3 Segmentierung mittels fc-means-Clusteranalyse.120
4.4 Zusammenfassung.123
5 Implementation lokaler Scoring-Modelle 127
5.1 Konstruktion lokaler Klassifikatoren.127
5.2 Vereinigung lokaler Klassifikationen.132
5.3 Globales Scoring-Modell als Referenzverfahren.135
6
Anvrendungsbeispiele
139
6.1 Bonitätsprüfung bei der Vergabe von Ratenkrediten.140
6.1.1 Bewertungsgrandlage.140
6.1.2 Datengrundlage.141
6.1.3 Globales
Scoring
.144
6.1.4 Lokales
Scoring
.148
6.1.5 Kalibrierung der Scoring-Modelle.163
INHALTSVERZEICHNIS_
VII
6.1.6 Zusammenfassung der Ergebnisse. 164
6.2 Selektion potentieller Kunden zur Steuerung von Maßnahmen zur Neukun¬
dengewinnung . 166
6.2.1 Problemstellung. 166
6.2.2 Datengrundlage. 167
6.2.3 Globales
Scoring
. 170
6.2.4 Lokales
Scoring
. 175
6.2.5 Kalibrierung der Scoring-Modelle. 190
6.2.6 Zusammenfassung der Ergebnisse. 192
7 Zusammenfassung und Ausblick 193
Literaturverzeichnis 197
Anhangsverzeichnis 209
A
Anhang zum Anwendungsbeispiel Bonitätsprüfung 211
8
Anhang zum Anwendungsbeispiel Selektion potentieller Kunden 219 |
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