Modelando el Riesgo Crediticio: Una Perspectiva de Teoría de Categorías
Autores: Tran, Cao Son; Nicolau, Dan; Nayak, Richi; Verhoeven, Peter
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Modelando el Riesgo Crediticio: Una Perspectiva de Teoría de Categorías
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Propuestas
Modelado conceptual
Teoría de categorías
Incumplimiento de crédito
Modelo de apilamiento basado en entropía
Rendimiento de clasificación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
Este documento propone un marco de modelado conceptual basado en la teoría de categorías que sirve como herramienta para estudiar las estructuras comunes subyacentes a diversos enfoques para modelar el incumplimiento crediticio que a primera vista pueden parecer no tener nada en común. El marco forma la base para un modelo de apilamiento basado en la entropía para abordar problemas de inconsistencia y sesgo en el rendimiento de clasificación. Basado en el conjunto de datos de préstamos entre pares de Lending Club y el conjunto de datos de clientes de tarjetas de crédito taiwanesas, en relación con los modelos base individuales, el modelo de apilamiento basado en la entropía propuesto proporciona un rendimiento más consistente en múltiples entornos de datos y un rendimiento menos sesgado en términos de clasificación de incumplimiento. El proceso en sí es agnóstico a los modelos base seleccionados y su rendimiento es superior, independientemente de los modelos seleccionados.
Descripción
Este documento propone un marco de modelado conceptual basado en la teoría de categorías que sirve como herramienta para estudiar las estructuras comunes subyacentes a diversos enfoques para modelar el incumplimiento crediticio que a primera vista pueden parecer no tener nada en común. El marco forma la base para un modelo de apilamiento basado en la entropía para abordar problemas de inconsistencia y sesgo en el rendimiento de clasificación. Basado en el conjunto de datos de préstamos entre pares de Lending Club y el conjunto de datos de clientes de tarjetas de crédito taiwanesas, en relación con los modelos base individuales, el modelo de apilamiento basado en la entropía propuesto proporciona un rendimiento más consistente en múltiples entornos de datos y un rendimiento menos sesgado en términos de clasificación de incumplimiento. El proceso en sí es agnóstico a los modelos base seleccionados y su rendimiento es superior, independientemente de los modelos seleccionados.