ŘEZÁČ, Martin and František ŘEZÁČ. Quality Indexes of Predictive Models in Risk and Portfolio Management. The Journal of Financial Decision Making. 2010, vol. 6, No 1, p. 57-67. ISSN 1790-4870.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Quality Indexes of Predictive Models in Risk and Portfolio Management
Name in Czech Ukazatele kvality prediktivních modelů v risk a portfolio managementu
Authors ŘEZÁČ, Martin (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution) and František ŘEZÁČ (203 Czech Republic, belonging to the institution).
Edition The Journal of Financial Decision Making, 2010, 1790-4870.
Other information
Original language English
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 10103 Statistics and probability
Country of publisher Greece
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
WWW URL
RIV identification code RIV/00216224:14310/10:00043193
Organization unit Faculty of Science
Keywords (in Czech) Portfolio management; prediktivní modelování; credit scoring; indexy kvality.
Keywords in English Portfolio management; predictive modelling; credit scoring; quality indexes.
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: Mgr. Martin Řezáč, Ph.D., učo 20411. Changed: 23/8/2011 13:34.
Abstract
For a measurement of partial processes of a financial institution, especially their components like scoring models or other predictive models, it is possible to use quantitative indexes such as Gini index, K-S statistics, Lift and Information statistics. They can be used for comparison of several developed models at the moment of development. It is possible to use them for monitoring of quality of models after the deployment into real business as well. The outcome is then an effective tool to attract new creditworthy customers, and at the same time, control losses. This paper deals with definition of good/bad client, which is crucial for further computations. The main part is devoted to quality indexes based on distribution functions and on density functions. It brings some interesting results connected to Lift in general and for normally distributed data. An application on real data is included too.
Abstract (in Czech)
K měření dílčích procesů ve finančních institucích, především jejich částí jako je credit scoring nebo ostatní prediktivní modely, je možné použít kvantitativních ukazatelů jako jsou Giniho index, K-S statistika, lift a informační statistika. Tyto mohou být použity pro porovnání několika vyvinutých modelů, stejně jako je lze použít pro monitorování kvality po nasazení do reálného provozu. Práce přinásí zajímavé výsledky pro Lift v obecném případě i v případě normálně rozdělených dat. Obsažena je též aplikace na reálných datech.
PrintDisplayed: 1/8/2024 04:19