Teresa Costa Cor, Eva Boj del Val, Josep Fortiana Gregori
En este trabajo se estudian criterios para la elección de un punto de corte adecuado en el modelo de regresión logística basado en distancias. Todo ello con aplicación al problema de credit scoring. Los criterios de calidad de ajuste que se analizan son el coeficiente Kolmogorov-Smirnov y el índice de Gini, junto con la representación gráfica ROC. También se calculan las probabilidades de mala clasificación y unas funciones de coste del error. Serealiza la aplicación a dos carteras de datos reales de riesgo de crédito haciendo uso del paquete dbstats de R.
The goal of this paper is finding and evaluating criteria for choosing an adequate group assignation cut point from probabilities predicted by the distance-based logistic regression model, with application to credit scoring problems. Goodness-of-fit is assessed by means of the Kolmogorov-Smirnov and Gini index statistics, in concert with the ROC curve. Resulting misclassification probabilities and error cost functions are evaluated.
Applications to real datasets, namely two credit risk portfolios, illustrate the procedure. Computations are performed with the dbstats package in the R environment.
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