文献

J-GLOBAL ID：202002265412647572   整理番号：20A1161918

銀行口座の入出金情報に基づく個人の行動特性を考慮したカードローンのデフォルト分析とモデル化

Default Analysis and Modeling of Card Loan Considering Personal Behavior Characteristics Based on Deposit-Withdrawal Information of Bank Account

著者 (3件)： 上武治紀 (りそな銀行) ,  吉田博哉 (りそな銀行) ,  枇々木規雄 (慶応大 理工)
資料名： 日本統計学会誌  (Journal of the Japan Statistical Society. Japanese Issue)
巻： 49  号： 2  ページ： 217-240  発行年： 2020年03月 
JST資料番号： L2452A  ISSN： 0389-5602  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 一般に,個人のカードローン審査は,申込み時に得られる借入希望者の収入や家族状況,勤務状況などの属性情報を用いて行われ,デフォルト(貸し倒れ)に影響すると考えられる個人の行動特性が考慮されていない.そこで,本研究では,銀行口座の入出金データから個人の行動特性を分析し,個人のカードローンの審査を目的としたデフォルト評価モデルを構築することにより,その有効性を検証する.具体的には,約760万件の入出金データを用いて,手数料支払回数,預金の平均残高,ピーク残高比率など行動特性を表すと考えられる変数を生成し,デフォルトとの関連を分析した.さらに,これらの変数を用いてロジットモデルを構築し,AR値を用いてモデルの序列性能の精度を評価した.検証の結果,AR値が50%を超える水準となり,実用に耐えうるモデルであることが分かった.また,アウトオブサンプルテストやクロスバリデーションで結果の頑健性も確認された.(著者抄録)

シソーラス用語： *銀行 ,  特性 ,  *個人 ,  モデリング ,  審査 ,  所得 ,  家族 ,  状態 ,  属性 ,  モデル ,  変数 ,  ロジットモデル ,  統計量 ,  *リスク ,  評価モデル ,  交通モデル
準シソーラス用語： モデル化 ,  勤務状況 ,  *行動特性 ,  収入 ,  属性情報

分類 (2件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  統計学  (AB08000H)

引用文献 (16件)：

• Agarwal, S., Chomsisengphet, S., Liu, C., Song, C. and Souleles, N. S. (2018). Benefits of relationship banking: Evidence from consumer credit markets, J. Monet. Econ., 96, 16-32.
• 本田大悟,大古田俊介,井實康幸 (2018).「入出金データを用いた企業デフォルト予測」『日本金融・証券計量・工学学会,2017年冬季大会予稿集』192-203.
• 井上理 (2016).「ゲームにおける「射幸性」は何が問題なのか」『日経ビジネス』2016年4月5日.https://business.nikkei.com/atcl/opinion/15/279975/040400002/ (最終アクセス: 2019年10月31日)
• 影井智宏,友永康之,松下伴理 (2016).「金融行動に対する人工知能の実証研究」『日本マーケティング学会カンファレンス・プロシーディングス』5, 197-208.
• 増井智則 (2014).「ソーシャルメデイアを活用した新たな与信管理の可能性:欧米で実用化され始めた消費者信用のイノベーション」『月刊消費者信用』32(8), 34-40.

タイトルに関連する用語 (7件)： 銀行 ,  口座 ,  個人 ,  行動特性 ,  カード ,  分析 ,  モデル化