2010
Assessment of Scoring Models Using Information Value
KOLÁČEK, Jan a Martin ŘEZÁČZákladní údaje
Originální název
Assessment of Scoring Models Using Information Value
Název česky
Hodnocení skóringových modelů užitím informační hodnoty
Autoři
KOLÁČEK, Jan (203 Česká republika, garant, domácí) a Martin ŘEZÁČ (203 Česká republika, domácí)
Vydání
1. vyd. Paris, 19th International Conference on Computational Statistics, Paris France, August 22-27, 2010 Keynote, Invited and Contributed Papers, od s. 1191-1198, 8 s. 2010
Nakladatel
SpringerLink
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10103 Statistics and probability
Stát vydavatele
Francie
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
paměťový nosič (CD, DVD, flash disk)
Kód RIV
RIV/00216224:14310/10:00046567
Organizační jednotka
Přírodovědecká fakulta
ISBN
978-3-7908-2603-6
Klíčová slova česky
credit scoring; indexy kvality; informační hodnota; kvantily; jádrové vyhlazování
Klíčová slova anglicky
Credit scoring; Quality indexes; Information value; Quantiles; Kernel smoothing
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 12. 11. 2013 16:11, doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.
V originále
It is impossible to use a scoring model effectively without knowing how good it is. Quality indexes like Gini, Kolmogorov-Smirnov statistics and Information value are therefore used to assess quality of given scoring model. The paper deals mainly with Information value. Commonly it is computed by discretisation of data into bins using deciles. One constraint is required to be met in this case. Number of cases have to be nonzero for all bins. If this constraint is not fulfilled there are numerous practical procedures for preserving finite results. As an alternative method to empirical estimates we can use the kernel smoothing theory.
Česky
V praxi není možné efektivně používat skóringový model bez znalosti, jak kvalitní je. K porovnání kvality skóringových modelů slouží indexy kvality, jako je např. Giniho koeficient, Kolmogorova-Smirnovova statistika a informační hodnota. Práce se zabývá především informační hodnotou. Tato hodnota se většinou odhaduje diskretizací dat na decily. Avšak musí být splněna podmínka nenulových pozorování ve všech intervalech. Pokud tato podmínka splněna není, dochází k numerickým problémům při výpočtu a algoritmus musí být nějak uměle upraven. Jako alternativa k empirickým odhadům jsou navrženy jádrové odhady.
Návaznosti
| LC06024, projekt VaV |
|