Abstrakt
The AUC, i.e. the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve, or its scaled version, the Gini coefficient, are the standard measures of the discriminatory power of credit scoring. Using binormal ROC curve models, we show how the shape of the curves affects the economic benefits of using scoring models with the same AUC. Based on the results, we propose that the shape parameter of the fitted ROC curve is reported alongside its AUC/Gini whenever the quality of a scorecard is discussed.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autor (1)
Cytuj jako
Pełna treść
pobierz publikację
pobrano 60 razy
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.59170/stattrans-2024-022
- Licencja
- otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
STATISTICS IN TRANSITION
nr 25,
strony 205 - 218,
ISSN: 1234-7655 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2024
- Opis bibliograficzny:
- Kochański B.: The shape of an ROC curve in the evaluation of credit scoring models// STATISTICS IN TRANSITION -Vol. 25,iss. 2 (2024), s.205-218
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.59170/stattrans-2024-022
- Źródła finansowania:
-
- Publikacja bezkosztowa
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 43 razy