Modelowanie ryzyka kredytowego z wykorzystaniem interpretowalnego algorytmu XGBOOST

Purpose: The aim of the paper is to develop a credit risk assessment model usingb the XGBoost classifier supported by interpretation issues. Design/methodology/approach: The risk modeling is based on Extreme Gradient Boosting (XGBoost) in the research. It is a method used for regression and classification problems. It is based on a sequence of decision trees using a gradient-based optimization method of the loss function to minimize the errors of weak estimators. We use also methods for performing local and global interpretability: ceteris paribus charts, SHAP and feature importance approach. Findings: Based on the research results, it can be concluded that XGBoost achieved higher values of performance metrics than logistic regression, except sensitivity. It means that XGBoost indicated a smaller percentage of all bad client. Results of local interpretability enable a conclusion that in the case of the client in question, the credit decision is positively influenced by credit scores from external suppliers, while it is negatively influenced by minimal external scoring and short seniority. The number of years in the car and higher education are also positive. Such information helps to justify a negative credit decision. Results of global interpretability enable a conclusion that higher values of the traits associated with the z-scores are accompanied by negative Shapley values, which can be interpreted as a negative effect on the explanatory variable. Research limitations/implications: XGBoost, A ceteris paribus plot, SHAP, and feature importance methods can be used to develop a credit risk assessment model including machine learning interpretability. The main limitation of research is to compare the results of XGBoost only to the logistic regression results. Future research should focus on comparing the results of XGBoost to other machine learning methods, including neural networks. Originality/value: One of the key processes in a bank is the credit decision process, which is the evaluation of a client’s repayment risk. In the consumer finance sector, the processes are usually largely automated, and increasingly the latest machine learning methods based on neural networks and ensemble learning methods are being used for the purpose. Although machine learning models allow for achieving higher accuracy of credit risk assessment compared to traditional statistical methods, the main problem is the low interpretability of machine learning models. The models often perform as the “black box”. However, the interpretation of the results of risk assessment models is very important due to the need to explain to the client the reasons for assessing their credit risk.Cel: celem niniejszych badań jest opracowanie modelu oceny ryzyka kredytowego z wykorzystaniem klasyfikatora XGBoost z uwzględnieniem interpretowalności tego modelu. Metodologia: w niniejszych badaniach w celu modelowania ryzyka wykorzystano metodę Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Jest to metoda stosowana do problemów regresji i klasyfikacji. Opiera się na sekwencji drzew decyzyjnych wykorzystujących gradientową metodę optymalizacji funkcji straty w celu minimalizacji błędów słabych estymatorów. Wykorzystano również metody umożliwiające dokonanie lokalnych i globalnych interpretacji: wykresy ceteris paribus, SHAP i badanie ważności cech. Wyniki: na podstawie wyników badań można stwierdzić, że XGBoost osiągnął wyższe wartości metryk efektywności niż regresja logistyczna, z wyjątkiem wartości metryki czułości, Oznacza to, że XGBoost wskazał mniejszy odsetek wszystkich złych klientów. Wyniki interpretacji lokalnej pozwalają stwierdzić, że w przypadku klienta na decyzję kredytową pozytywnie wpływają oceny punktowe od zewnętrznych dostawców, liczba lat samochodu oraz wykształcenie wyższe, natomiast negatywnie wpływają niska zewnętrzna ocena scoringowa oraz krótki staż pracy. Taka informacja pozwala na uargumentowanie negatywnej decyzji kredytowej. Wyniki interpretacji globalnej pozwalają wnioskować, że wyższym wartościom cech związanych ze wskaźnikami towarzyszą ujemne wartości Shapleya, co można interpretować jako negatywny efekt wpływu na zmienną objaśniającą. Ograniczenia/implikacje badawcze: metody XGBoost, A ceteris paribus plot, SHAP i feature importance mogą być wykorzystane do opracowania modelu oceny ryzyka kredytowego z uwzględnieniem interpretowalności uczenia maszynowego. Głównym ograniczeniem badań jest porównanie wyników XGBoost jedynie z wynikami regresji logistycznej. Przyszłe badania powinny skupić się na porównaniu wyników XGBoost z innymi metodami uczenia maszynowego, w tym z sieciami neuronowymi Oryginalność/wartość: jednym z kluczowych procesów realizowanych w bankach, jest proces podejmowania decyzji dotyczących udzielenia kredytów, czyli ocena ryzyka spłaty zobowiązania przez klienta. W sektorze finansów konsumenckich procesy te są zwykle w dużym stopniu zautomatyzowane, a coraz częściej wykorzystuje się w tym celu najnowsze metody uczenia maszynowego oparte na sieciach neuronowych i metodach uczenia zespołowego. Choć modele uczenia maszynowego pozwalają na osiągnięcie wyższej dokładności oceny ryzyka kredytowego w porównaniu z tradycyjnymi metodami statystycznymi, to głównym problemem jest niska interpretowalność modeli uczenia maszynowego. Modele te często występują jako „black box”. Interpretacja wyników modeli oceny ryzyka jest jednak bardzo ważna ze względu na konieczność wyjaśnienia klientowi powodów oceny jego ryzyka kredytowego

Applying Model Studies to Support the Monitoring of Methane Hazard during the Process of Underground Coal Mining

The process of underground mining is one of the most complex and hazardous activities. In order to maintain the continuity and efficiency of this process, it is necessary to take measures to reduce this hazard. The paper addresses this issue by presenting a developed methodology for using model studies and numerical simulations to support the process of monitoring methane hazards. Its basis is the developed model of the region of underground mining exploitation along with the ventilation phenomena occurring in it. To develop it, the ANSYS Fluent program was used, based on the finite volume method classified as computational fluid mechanics. The model reflects both the geometries and physical and chemical phenomena occurring in the studied area, as well as the auxiliary ventilation equipment used during operation. The research was conducted for two variants of methane emissions from goaf zones, the first of which concerned the actual state of the mining area, and the second of which concerned increased methane emissions from these goaf zones. The purpose of the study was to determine the distribution of methane concentrations in the most dangerous part of the studied area, which is the intersection of the longwall and the tailgate, as well as the distribution of ventilation air flow velocities affecting them. The studies for both variants made it possible to determine places particularly exposed to the occurrence of dangerous concentrations of methane in this region. The methodology developed represent a new approach to studying the impact of methane emissions from goaf zones into mine workings

Use of toxicity indicators related to CO2 emissions in the ecological assessment of an two-wheel vehicle

The subject of the article is proposed proprietary M toxicity indicator, which is based on the assumption that CO2 emissions are a measure of the correctness of the combustion process. For this purpose, gaseous exhaust compounds such as hydrocarbons, nitrogen oxides, carbon monoxide and carbon dioxide were measured and analyzed. The test object was a motorcycle, equipped with an gasoline engine with a displacement of 0.7 dm3 and a maximum power of 55 kW. The tests were carried out using the PEMS (Portable Emissions Measurement System) AxionR/S+. The exhaust emissions measurement was done in line with the WMTC (World Motorcycles Test Cycle) certification test, dedicated to vehicles in this category. The test consists of three parts, each of them lasts 600 s and has a different maximum speed value. The test was performed on a single-roller chassis dynamometer, designed for testing two-wheeled vehicles. The toxicity indicators and rotation speed results were presented as a function of time

Effect of orthodontic debonding and residual adhesive removal on 3D enamel microroughness

Background Termination of fixed orthodontic treatment is associated with bracket debonding and residual adhesive removal. These procedures increase enamel roughness to a degree that should depend on the tool used. Enamel roughening may be associated with bacterial retention and staining. However, a very limited data exists on the alteration of 3D enamel roughness resulting from the use of different tools for orthodontic clean-up. Aims 1. To perform a precise assessment of 3D enamel surface roughness resulting from residual adhesive removal following orthodontic debonding molar tubes. 2. To compare enamel surfaces resulting from the use of tungsten carbide bur, a one-step polisher and finisher and Adhesive Residue Remover. Material and Methods Buccal surfaces of forty-five extracted human third molars were analysed using a confocal laser microscope at the magnification of 1080× and 3D roughness parameters were calculated. After 20 s etching, molar tubes were bonded, the teeth were stored in 0.9% saline solution for 24 hours and debonded. Residual adhesive was removed using in fifteen specimen each: a twelve-fluted tungsten carbide bur, a one-step finisher and polisher and Adhesive Residue Remover. Then, surface roughness analysis was repeated. Data normality was assessed using Shapiro–Wilk test. Analysis of variance (ANOVA) was used to compare between variables of normal distribution and for the latter—Kruskal-Wallis test. Results Sa (arithmetical mean height) was significantly different between the groups (p = 0, 01326); the smoothest and most repeatable surfaces were achieved using Adhesive Residue Remover. Similarly, Sq (root mean square height of the scale-limited surface) had the lowest and most homogenous values for Adhesive Residue Remover (p = 0, 01108). Sz (maximum height of the scale-limited surface) was statistically different between the groups (p = 0, 0327), however no statistically significant differences were found concerning Ssk (skewness of the scale-limited surface). Discussion Confocal laser microscopy allowed 3D surface analysis of enamel surface, avoiding the limitations of contact profilometry. Tungsten carbide burs are the most popular adhesive removing tools, however, the results of the present study indicate, that a one step polisher and finisher as well as Adhesive Residue Remover are less detrimental to the enamel. This is in agreement with a recent study based on direct 3D scanning enamel surface. It proved, that a one-step finisher and polisher as well as Adhesive Residue Remover are characterized by a similar effectiveness in removing residual remnants as tungsten carbide bur, but they remove significantly less enamel. Conclusion Orthodontic debonding and removal of adhesive remnants increases enamel roughness. The smoothest surfaces were achieved using Adhesive Residue Remover, and the roughest using tungsten carbide bur

Wykorzystanie urządzenia Smart Payment Terminal w realizacji płatności za energię przez użytkowników samochodów elektrycznych i hybrydowych

Współcześnie bardzo istotnym zadaniem jest ograniczanie zanieczyszczenia środowiska dzięki zmniejszeniu emisji spalin samochodowych. Zwiększenie poziomu samoobsługi w realizacji usług przez klientów zmusza firmy do usprawnienia procesu sprzedaży. Jedną z innowacji stosowanych na całym świecie jest wykorzystanie ekranów dotykowych. Punkty ładowania samochodów elektrycznych często znajdują się na stacjach benzynowych, gdzie sprzedawca obsługuje proces płatności. Jednak coraz więcej stacji ładowania znajduje się w innych miejscach, takich jak, np. centra handlowe, stacje paliw, parkingi przy autostradzie, gdzie nie ma obsługi. W takich przypadkach doładowanie samochodu wymaga wykorzystania aplikacji mobilnej w celu realizacji płatności, często musi nastąpić przedpłata lub nastąpić połączenie z kontem bankowym klienta. Nie ma możliwości zapłaty gotówką ani otrzymania faktury. Celem artykułu jest przedstawienie urządzenia Smart Payment Terminal (SPT) jako innowacji w procesie sprzedaży energii dla samochodów elektrycznych i hybrydowych w miejscach bezobsługowych oraz pokazanie jego cech i zalet. Artykuł ma charakter B + R. Głównym wkładem jest opracowanie innowacyjnego inteligentnego terminala płatniczego, który umożliwia płatności gotówką, kartami kredytowymi i/lub flotowymi oraz może drukować paragon lub fakturę bezpośrednio po zakupie

Solution blow spun nanocomposites of poly (latic acid)/cellulose nanocrystals from eucalyptus kraft pulp.

Made available in DSpace on 2017-11-30T23:26:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PSolutionBlowSpunNanocomposites....pdf: 1641111 bytes, checksum: ee363d52a799a079f7dc5b766d6a2194 (MD5) Previous issue date: 2017-11-30bitstream/item/167882/1/P-Solution-Blow-Spun-Nanocomposites-....pd