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Bayesian Analysis of Credit Card Delinquency

Bayesian Analysis of Credit Card Delinquency
Other Titles
신용카드 연체에 대한 베이지안 분석
Issue Date
대학원 통계학과
이화여자대학교 대학원
In this study, we performed a delinquency propensity analysis for private using the financial sector to prevent delinquency. We analyzed the delinquency propensity to target the current bank customers. Of several delinquency, cash service delinquency of credit card have been studied by the center. An analysis of delinquency propensity and factors can predict the future with respect to existing bank customers bad enough, you can make a pre-warning system for the future of our customers. ‘Study on delinquent propensity analysis of bank customers using generalized linear models’(2004, Lee) was constructed the generalized linear model. The model consists of two steps. The first step is to build a logistic regression model according to existence of the arrears and predicts the probability of delinquency. In the second phase, response variable was the amount of delinquency. And Lee constructed a generalized linear model by using the log connection function and gamma distribution function. In this study, we extend the above analysis. We carried out a Bayesian Quantile regression. Quantile regression can examine the determinants of the data by the distribution of the response variable and we can look at another case finer than normal regression. In the first step, by applying the Binary Bayesian quantile regression we looked at with regard to variables related to existence of the arrears each quartile. In the second step, a variable that affects the amount of delinquency examine the degree of influence by applying Bayesian quantile regression.; 본 연구에서는 연체 방지를 위해 금융권을 이용하는 개인에 대하여 연체 성향 분석을 수행하였다. 연체 성향 분석의 대상은 현재 은행 고객으로 하였고 여러 연체 가운데 신용카드의 현금서비스 연체를 중심으로 연구하였다. 연체 성향과 요인을 분석하면 기존 은행 고객에 대해서 향후 부실정도를 예측할 수 있으며, 미래의 고객에 대해서도 사전 경고 시스템을 만들 수 있다. ‘일반화 선형모형을 이용한 은행 고객의 연체성향 분석에 관한 연구’(2004, 이영미)에서는 일반화 선형모형을 사용하여 모형을 구축하였다. 모형은 2단계로 이루어져 있는데 1단계에서는 연체금 유/무에 따른 로지스틱 회귀모형을 구축하여 연체할 확률을 예측하였다. 2단계에서는 연체금액을 반응변수로 독립변수와 반응변수를 로그 연결함수와 감마 분포함수를 사용하여 적합하는 일반화 선형 모형을 구축하였다. 본 연구에서는 위의 분석을 확장하여 베이지안 Quantile regression을 이용하여 수행하였다. Quantile regression은 반응변수의 분포별 결정요인이 다른 경우들을 살펴볼 수 있어 일반 회귀분석보다 세밀하게 자료를 살펴볼 수 있다. 1단계에서는 Binary Bayesian qunatile regression을 적용하여 각 분위마다 연체 유무에 영향을 미치는 변수들에 관해 살펴본다. 2단계에서는 Bayesian qunatile regression을 적용하여 연체금액에 영향을 주는 변수, 영향의 정도를 살펴본다.
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