The relationship between default prediction and lending profits: Integrating ROC analysis and loan pricing

Stein, Roger M.

doi:10.1016/j.jbankfin.2004.04.008

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“…O desenvolvimento das simulações apoiou-se no trabalho inovador de Stein (2005), que foi aplicado sobre modelo de CS previamente desenvolvido e com bom grau de discriminação.…”

Section: Análise Da Situação Problema E Recomendaçãounclassified

“…Este trabalho adotou a nomenclatura proposta por Stein (2005), que tratou as ocorrências de default como positivos, à semelhança do critério utilizado em testes clínicos, logo, FN, ou falso negativo, representa o erro Tipo I, e FP, ou falso positivo, o erro Tipo II.…”

Section: A Curva Roc E a Abordagem De Stein Para A Escolha Do Ponto Dunclassified

“…Com o auxílio da abordagem oferecida por Stein (2005), foi evidenciada a importância de serem consideradas, além das taxas de juros, as diferentes margens operacionais presentes no varejo para a determinação dos pontos de corte em sistemas de credit scoring. Dependendo da magnitude dos fatores de mercado vigentes, o benefício causado pela inserção da margem operacional na análise pode variar em amplitude, recomendando sua apreciação em conjunto com os demais fatores intervenientes.…”

Section: Contribuição Tecnológica/socialunclassified

“…Utilizando a medida estatística conhecida como curva ROC e a abordagem oferecida por Stein (2005), construíram-se simulações em torno de valores reais praticados no mercado, que permitiram confirmar, através de um novo balanceamento dos erros Tipo I e Tipo II, que a maximização do resultado ocorre quando as margens operacionais do varejo também são levadas em consideração na determinação do ponto de corte em modelos de crédito direto ao consumidor.…”

Section: Introductionunclassified

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Gerenciamento do Ponto de Corte na Concessão do Crédito Direto ao Consumidor

2017

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Resumo O crédito direto ao consumidor é concedido de forma massificada por meio de modelos informatizados de credit scoring que visam eliminar os maus pagadores, assim evitando prejuízos financeiros decorrentes da inadimplência. No entanto, ao recusarem os maus pagadores, esses modelos, balanceados por critérios meramente financeiros, também recusam um grande número de bons pagadores, o que pode reduzir o potencial de ganhos da empresa varejista. Esta pesquisa teve por objetivo mostrar que, incluindo a margem operacional para definir o ponto de corte para concessão de crédito, a rentabilidade da empresa pode melhorar. Foram utilizadas a medida estatística Receiver Operating Characteristic (ROC) e a abordagem de Stein (2005) para construir simulações em torno de valores reais praticados no mercado, as quais permitiram confirmar que, ao flexibilizar o ponto de corte levando em consideração a margem operacional, o resultado geral da empresa pode ser maximizado.

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“…O desenvolvimento das simulações apoiou-se no trabalho inovador de Stein (2005), que foi aplicado sobre modelo de CS previamente desenvolvido e com bom grau de discriminação.…”

Section: Análise Da Situação Problema E Recomendaçãounclassified

Section: A Curva Roc E a Abordagem De Stein Para A Escolha Do Ponto Dunclassified

Section: Contribuição Tecnológica/socialunclassified

Section: Introductionunclassified

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Gerenciamento do Ponto de Corte na Concessão do Crédito Direto ao Consumidor

2017

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“…al (2002) stress the importance of customer behaviour (apart from credit risk) such as likelihood of responding to a marketing campaign, likelihood of attrition, and propensity to revolve account balance in assessing profitability of an account. Stein (2005) studies the impact of score cut-offs of profitability and proposes a flexible pricing approach that is shown to be more profitable. Lariviere and Poel (2005) discuss the importance of customer retention and profitability prediction using random forest and regression forest techniques.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Modeling the Combined Effects of Credit Limit Management and Pricing Actions on Profitability of Credit Card Operations

Dey¹

2010

IJBM

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The profitability of any credit card portfolio is influenced by complex interactions between several conflicting factors like credit risk, probability of attrition, propensity to revolve, credit limit utilization and revenue generated. In this context, the allocation and maintenance of appropriate credit limits, and optimum pricing are the most critical parameters, as they affect a number of these factors. Going beyond previously reported work dealing with pricing and revenue optimization, and credit limit management in isolation, this paper proposes a method of studying the combined effects of credit limit management, and pricing actions on profitability using a system of empirical behavioral models for the individual factors; and discusses how simulation can be used to arrive at 'optimum' pricing and credit limit combinations for each credit card account in a portfolio.

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References

2009

Active Credit Portfolio Management in Practice

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The relationship between default prediction and lending profits: Integrating ROC analysis and loan pricing

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Gerenciamento do Ponto de Corte na Concessão do Crédito Direto ao Consumidor

Gerenciamento do Ponto de Corte na Concessão do Crédito Direto ao Consumidor

Modeling the Combined Effects of Credit Limit Management and Pricing Actions on Profitability of Credit Card Operations

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