스플라인을 이용한 신용 평점화
Linear logistic regression is one of the most widely used method for credit scoring in credit risk management. This paper deals with credit scoring using splines based on Logistic regression. Linear splines and an automatic basis selection algorithm are adopted. The final model is an example of the...
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Veröffentlicht in: | Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu 2005, 18(3), , pp.543-553 |
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Hauptverfasser: | , , , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | kor |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | Linear logistic regression is one of the most widely used method for credit scoring in credit risk management. This paper deals with credit scoring using splines based on Logistic regression. Linear splines and an automatic basis selection algorithm are adopted. The final model is an example of the generalized additive model. A simulation using a real data set is used to illustrate the performance of the spline method. 선형 로지스틱 모형은 신용위험 관리를 위한 신용평점 모형 구축에 있어서 널리 쓰이고 있는 방법론이다. 본 논문에서는 신용평점화를 위하여 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 다루고자 한다. 선형 스플라인과 자동적인 변수선택 방법을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 스플라인 방법의 성능을 규명하였다. |
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ISSN: | 1225-066X 2383-5818 |