Credit scoring in consumer credits

Abstract

Bu çalışmanın amacı kredi skorlama teknikleri hakkında genel bir özet sunmak ve taşıt kredileri ile nakit ödemeli bireysel krediler için başvuru skorkart modelleri oluşturmaktır. Kredi skorlarının modellemesinde lojistik regresyon yöntemi kullanılmış olup, her bir kredi türü için ayrı veri kümeleri kullanılmıştır. Modellerin geliştirilmesinden sonra, üzerinde kalan kredi başvurularının olumlu; altında yer alan kredi başvurularının ise olumsuz olarak değerlendirildiği kesim puanları belirlenmiştir. Kesim puanlarının belirlenmesinde, risk ve hacim karşılaştırmasını yapabilmek için her bir kredi türü için beklenen temerrüt oranı ile beklenen kredi kabul oranlarının yer aldığı strateji doğruları oluşturulmuştur.Sonuç olarak ise, model sonuçları ve model performansı ROC doğruları ile test edilip GINI katsayıları hesaplanmıştır.

The purpose of this paper is to make a summary of the credit scoring techniques and to present two different credit application scoring models for vehicle and general purpose loans. We used logistic regression technique in developing our models and we used two different data sets for the two kinds of loans. After developing the models, we tried to define the cutoff score where applicants with scores greater than or equal to this score are accepted and others below this are rejected. In order to define the cutoff score, we constructed strategy curves for each credit type where the expected bad rate is plotted against the acceptance rate in order to show the tradeoffs between risk and volume.Finally we have tested the results by using Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and calculated the Gini coefficients.