Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/292792 
Year of Publication: 
1977
Citation: 
[Journal:] Kredit und Kapital [ISSN:] 0023-4591 [Volume:] 10 [Issue:] 3 [Year:] 1977 [Pages:] 291-305
Publisher: 
Duncker & Humblot, Berlin
Abstract: 
Mathematisch-statistische Verfahren zur Formalisierung des Kreditentscheidungsprozesses Ausgangspunkt für den Gebrauch mathematisch-statistischer Verfahren in der Kreditentscheidung (Credit Scoring-Systeme) ist der Wunsch, - die schwachen Stellen der auf subjektiven Wertmaßstäben basierenden traditionellen Kreditbewertung zu eliminieren und - die Rentabilität durch formalisierte Bonitätsbeurteilungen zu erhöhen, indem schnellere aber dennoch sichere Kreditentscheidungen möglich werden. Credit Scoring-Systeme arbeiten fast ausschließlich mit der Diskriminanzanalyse, einem Verfahren, das es ermöglicht, Kredite aufgrund eindeutig identifizierbarer Merkmale der Kreditnehmer in "gute" und "schlechte" Fälle zu trennen. Neben der Darstellung der Diskriminanzanalyse widmet sich dieser Beitrag der wichtigen Frage, welche Kreditnehmermerkmale für ein Credit Scoring-System auszuwählen sind. Die Qualität der Kreditentscheidungen mit Hilfe eines Credit Scoring-Systems hängt davon ab, inwieweit die dem Verfahren zugrunde gelegten Kreditfälle die Voraussetzungen zur Anwendung statistischer Wahrscheinlichkeiten erfüllen. Die sogenannte Prognoseproblematik verliert erst dann an Bedeutung, wenn eine hinreichend große Zahl annähernd gleichartiger Kreditfälle vorliegt. Dies erklärt die praktische Bedeutung der Credit Scoring- Systeme für Konsumentenkredite. Nach Implementierung eines Credit Scoring-Systems werden die in das System einbezogenen Kreditbewertungsfaktoren eines jeden Kreditnehmers quantifizierbar und können zu einer Kennzahl, die die Bonität wiedergibt, additiv verknüpft werden. Durch Vergleich dieser Kennzahl mit einer zu bestimmenden gewinnoptimalen Auscheidungsgrenze wird die Kreditentscheidung gefällt. Dabei wird der sogenannte kritische Fall zur individuellen Bearbeitung aussortiert.
Abstract (Translated): 
Mathematical, Statistical Methods for Formalizing the Credit Decision Process The starting point for the use of mathematical, statstical methods in reaching credit decisions (credit scoring systems) is the wish - to eliminate the weak points in traditional credit appraisal based on subjective yardsticks of value - and to improve profitability by formalized assessments of creditworthiness by making fast but nevertheless sure credit decisions possible. Credit scoring systems work almost exclusively with discriminatory analysis, a method which makes it possible to separate credits into "good" and "bad" on the basis of clearly identifiable attributes of the borrowers. In addition to a description of discriminatory analysis, this contribution deals with the important question of what borrower attributes should be chosen for a credit scoring system. The quality of credit decisions reached with the help of a credit scoring system depends on how far the credit cases on which the method is based satisfy the conditions precedent for the application of statistical probabilities. The so-called forecasting problems become less significant only when a sufficiently large number of approximately similar credit cases are available. This explains the practical importance of credit scoring systems for consumer credits. After implementation of a credit scoring system, the credit rating factors included in the system for every borrower become quantifiable and can be combined additively to give an index number representing creditworthiness. The credit decision is reached by comparing that index number with a predetermined optimal-profit elimination criterion. The so-called critical case is thus sorted out for individual consideration.
Persistent Identifier of the first edition: 
Creative Commons License: 
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Document Type: 
Article

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