Kürzlich durchgeführte Studie
Entwicklung eines Kredit-Scoring-Modells an einen der führenden Mikrofinanzierer in Kamerun. Von J. Tejionang
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Um den Service für ihre Kundschaft (Salariée); zu verbessern, hat uns das Finanzinstitut gebeten, ein Scoring-Modell zu erstellen, das die Zeit der Kreditentscheidung für diese Kundin erheblich verkürzen würde.
Ziele:
- Kundenzufriedenheit (Entscheidungszeit verkürzen auf wenige Minuten)
- Quantifizierung des Risikos.
- Beste Mittelverteilung
- Reduzierung menschlicher Voreingenommenheit
- Möglichkeit, die Annahmeschwelle anzupassen, um den Änderungen in der Kreditpolitik zu folgen.
Das Kreditinstitut hat die Daten über Kredite bereitgestellt, die über einen bestimmten Zeitraum gewährt wurden und mindestens 12 Monate lang überwacht wurden.
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Unter Verwendung der Bale-Definition von default (90 Tage oder mehr in DPD) als die zu erklärende Variable, standen uns 17 andere Variablen zur Verfügung, um dies zu erklären.
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70 % der Daten wurden verwendet, um das Modell zu trainieren, und die restlichen 30 %, um es zu validieren..
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Ergebnisse:
- Es wurde ein Logistikmodell mit sehr guter Trennschärfe (AUC = 75,4 %) erhalten
Datensammlung für die Kartierung von Kameruns Zonen und Investitionssektoren. Von G. Manetong & E. Bikoi
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Ziele:
Schätzung der Kaufkraft nach Nachbarschaft und Straße in Kamerun und Erstellung eine Karte der Gebiete und Sektoren, in die in Kamerun investiert werden kann.
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Partnerschaft mit INS, MAGZI, CADASTRE.