Entropy Criterion In Logistic Regression And Shapley Value Of Predictors

Entropy criterion is used for constructing a binary response regression model with a logistic link. This approach yields a logistic model with coefficients proportional to the coefficients of linear regression. Based on this property, the Shapley value estimation of predictors’ contribution is applied for obtaining robust coefficients of the linear aggregate adjusted to the logistic model. This procedure produces a logistic regression with interpretable coefficients robust to multicollinearity. Numerical results demonstrate theoretical and practical advantages of the entropy-logistic regression

Regression By Data Segments Via Discriminant Analysis

It is known that two-group linear discriminant function can be constructed via binary regression. In this article, it is shown that the opposite relation is also relevant – it is possible to present multiple regression as a linear combination of a main part, based on the pooled variance, and Fisher discriminators by data segments. Presenting regression as an aggregate of the discriminators allows one to decompose coefficients of the model into sum of several vectors related to segments. Using this technique provides an understanding of how the total regression model is composed of the regressions by the segments with possible opposite directions of the dependency on the predictors

Models and methodologies for credit scoring in personal banking: A literature review

Este trabajo pretende aportar literariamente una revisión de los modelos para la calificación del riesgo crediticio (modelos de Credit Score) utilizados en el otorgamiento de crédito personal; teniendo en cuenta los métodos de Abdou & Pointon (2011); Glennon, Kiefer, Larson, & Choi (2008); Saavedra-García & Saavedra-García (2010), se pretende crear un esquema de orden para explicar los múltiples modelos matemáticos y econométricos utilizados en el credit score, con el fin de generar un listado actualizado que esté sustentado por académicos y expertos en el tema.This paper provides a literature review on risk scoring models for credit granting in personal banking. The methods by Abdou & Pointon (2011), Glennon, Kiefer, Larson, & Choi (2008), and Saavedra-García (2010) are considered. The aim is to create a sorting scheme to explain the multiple mathematical and econometrical models used for credit scoring and to produce an up-to-date list supported by scholars and experts in the field

Medición de valor en riesgo en cartera de clientes a través de modelos logísticos y simulación de Montecarlo

Los credit score son análisis discriminatorios que proporcionan herramientas de decisión para evaluar los riesgos de crédito en una entidad financiera -- El establecer los parámetros de riesgo de impago de los clientes ayuda a mitigar las pérdidas monetarias que afectan directamente en activos y patrimonio -- Estos parámetros calculados con modelos logísticos, combinados con simulaciones Montecarlo basados en distribuciones Bernoulli y niveles de confianza (VaR) aportan una herramienta dinámica que puede estructurar nuevas políticas de productos financieros y mejoramiento de análisis de pérdida -- Para este trabajo se toma la información de los clientes de una cooperativa de ahorro y crédito ubicada en Armenia – Quindío y de la cual se obtuvo un modelo establecido en 10 variables socioeconómicas las cuales arrojaron un modelo discriminatorio logístico, en el que se la cartera de clientes que aún tienen sus créditos en pago, mostrando el riesgo de impago de la siguiente cuota y su interpretació