This research study shows an evalua

This research study shows an evaluation of creditworthiness of individuals having personal loans to improve the credit approval process and to decrease the non-performing loans in the commercial banks of Pakistan. In this research study we have taken a sample set of 250 individual borrowers who have taken personal loans from the various commercial banks of Pakistan, out of which 144 applicants who have clear history having no default ever, there were 51 applicants who have default up to 30 days, 37 applicants have 90 days default. The results using Credit scoring model for Individuals (SCMI) are that out of 250 applicants, there are 96 applicants who are predicted to be bad or defaulters. All these defaulter applicants have credit score below the cut off score. There are 154 applicants are predicted to be good customers. The Credit Scoring Model for Individuals CSMI) assessed the creditworthiness of individual borrowers with 100% accuracy rate and distinguished the high risk loan applications to low risk prior to default. We have used logistic regression and discriminant to support the results of developed credit scoring model. The accuracy rate of Credit Scoring Model for Individuals was 100%, logistic regression (LR) has the accuracy rate of 98.8% and the discriminant analysis credit scoring model for individuals has the accuracy rate of 95.2%. It shows that proposed CSMI have the highest accuracy rate and also the most effective model as compared to other two credit scoring model of logistic regression and discriminant analysis.

Kết quả (Việt) 1:

Nghiên cứu nghiên cứu này cho thấy một đánh giá tín dụng của cá nhân có khoản vay cá nhân để cải thiện quá trình phê duyệt tín dụng và làm giảm các khoản cho vay không thực hiện tại các ngân hàng thương mại của Pakistan. Trong nghiên cứu nghiên cứu này chúng tôi đã lấy một mẫu tập 250 cá nhân người đi vay đã thực hiện các khoản vay cá nhân từ các ngân hàng thương mại khác nhau của Pakistan, ra khỏi đó 144 người nộp đơn đã xoá lịch sử có mặc định không bao giờ, đã có 51 người có mặc định lên đến 30 ngày nộp đơn, 37 sinh viên có 90 ngày mặc định. Kết quả sử dụng tín dụng điểm mô hình cho cá nhân (SCMI) là mà ra khỏi 250 ứng viên, không có 96 ứng viên được dự đoán là xấu hoặc defaulters. Tất cả các defaulter nộp đơn có điểm tín dụng dưới cắt giảm điểm. Có 154 các ứng viên được dự đoán sẽ là khách hàng tốt. Credit Scoring Model cho cá nhân CSMI) đánh giá tín dụng của người đi vay cá nhân với tỷ lệ chính xác 100% và phân biệt các ứng dụng cho vay rủi ro cao đến rủi ro thấp trước khi mặc định. Chúng tôi đã sử dụng hồi quy logistic và biệt thức để hỗ trợ các kết quả của phát triển tín dụng điểm mô hình. Tỷ lệ chính xác của mô hình điểm tín dụng đối với cá nhân là 100%, hồi quy logistic (LR) có độ chính xác, lệ 98.8% và tín dụng phân tích biệt thức ghi mẫu cho các cá nhân có tính chính xác, lệ 95,2%. Nó cho thấy rằng đề xuất CSMI có độ chính xác cao và cũng có thể các mô hình hiệu quả nhất so với hai điểm mô hình logistic regression và biệt thức phân tích tín dụng.

Kết quả (Việt) 2:

nghiên cứu này cho thấy một đánh giá mức độ tín nhiệm của các cá nhân có các khoản vay cá nhân để cải thiện quá trình phê duyệt tín dụng và giảm nợ xấu tại các ngân hàng thương mại của Pakistan. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã thực hiện một mẫu thiết lập của 250 người vay cá nhân đã thực hiện các khoản vay cá nhân từ các ngân hàng thương mại khác nhau của Pakistan, trong đó có 144 ứng viên có lý lịch rõ ràng không có mặc bao giờ, đã có 51 ứng viên có mặc định lên đến 30 ngày, 37 ứng viên có 90 ngày mặc định. Kết quả sử dụng mô hình chấm điểm tín dụng cho cá nhân (SCMI) là rằng trong số 250 ứng viên, có 96 ứng viên được dự báo là xấu hay defaulters. Tất cả các ứng viên người vi phạm có số điểm tín dụng thấp hơn điểm cắt. Có 154 ứng viên được dự báo là khách hàng tốt. Tín dụng chấm điểm mô hình cho cá nhân CSMI) đánh giá mức độ tín nhiệm của khách hàng vay cá nhân với tỷ lệ chính xác 100% và phân biệt các ứng dụng cho vay rủi ro cao có nguy cơ thấp trước khi mặc. Chúng tôi đã sử dụng hồi quy logistic và biệt thức để hỗ trợ các kết quả của mô hình chấm điểm tín dụng phát triển. Tỷ lệ chính xác của tín dụng chấm điểm mẫu cho các cá nhân là 100%, hồi quy logistic (LR) có tỷ lệ chính xác của 98,8% và mô hình chấm điểm tín dụng phân tích biệt cho các cá nhân có tỷ lệ chính xác của 95,2%. Nó cho thấy rằng đề xuất CSMI có độ chính xác cao nhất và cũng là mô hình hiệu quả nhất so với các mô hình điểm hai tín dụng khác của hồi quy logistic và phân tích biệt.