Uwagi na temat statystycznych miar oceny jakości modelu scoringowego

Abstrakt

Jednym z podstawowych zadań banków jest udzielanie kredytów i pożyczek pieniężnych. Z punktu widzenia kredytodawcy w procesie kredytowaniem niezwykle istotna jest ocena ryzyka zaniechania płatności zobowiązań potencjalnego kredytobiorcy. W celu selekcji klientów, obok oceny ich zdolności kredytowej, coraz częściej wykorzystuje się modele scoringowe wchodzące w skład metodologii tzw. scoringu kredytowego (creditscoring). W podejściu tym z punktu widzenia kredytodawcy kluczowa jest jakość doboru jednostek, którym kredyt zostanie przyznany. To, czy klasyfikacja dokonywana na podstawie modelu scoringowego jest dobra, może być opisane za pomocą statystycznych miar oceny jakości. Mimo coraz większej popularności metod scoringowych w praktyce gospodarczej literatura dotycząca statystycznych metod oceny ich jakości jest w dalszym ciągu stosunkowo uboga. Ponadto w publikacjach na ten temat często występują rozbieżności w zakresie nazewnictwa oraz konstrukcji poszczególnych miar. W artykule przedstawiono charakterystykę najczęściej stosowanych statystycznych miar oceny jakości modelu scoringowego (m.in. indeksu pseudo Giniego, statystyki Kolmogorova‑Smirnova, krzywej koncentracji), a także podjęto próbę standaryzacji nazewnictwa oraz postaci samych miar jakości modelu scoringowego. Ponadto przedstawione zostało studium przypadku, w którym dokonano analizy porównawczej trzech modeli scoringowych w kontekście ich jakości klasyfikacyjnej.