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L'analisi delle componenti principali (ACP) per lo sviluppo di un modello di score attraverso l'utilizzo di variabili dummy.

Estratto della Tesi di Angelo Rocco Capalbo

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18 In questa fase è importante controllare che ogni modalità contenga almeno il 5% di popolazione (intesa come somma di Buoni e Cattivi di classe su totale campione) e non piø del 75%. ¨ altresì necessario che la categoria Missing non sia superiore al 25%. d. Successivamente si può procedere alla soddisfazione del requisito dell’indipendenza, quindi tra tutte le variabili candidate ad entrare nel modello di score si procede ad effettuare la Pearson Analysis, che consiste appunto nel verificare che non vi sia un’alta correlazione tra le caratteristiche. ¨ opportuno non sforare soglie di correlazione maggiori, in modulo, del 30%- 40% - tali soglie teoriche sovente possono essere elevate anche al 50%-60% senza che si creino particolari problemi distorsivi a livello di analisi dei residui. Tra due variabili correlate, positivamente o negativamente, si sceglie quella con Information Statistic piø elevato. Vedi tabella I.2. A questo punto le variabili rimanenti possono essere introdotte nel modello di regressione logistica 1 e dare origine alla scorecard. 1 Regressione logistica (logit) ma potrebbe essere anche utilizzata una probit – entrambe assolvono l’obiettivo di risolvere il problema della relazione non lineare tra la variabile dipendente y e le variabili indipendenti x e di probabilità stimate fuori dal range 0-1 (come opererebbe una regressione lineare). In una logit il problema viene risolto attraverso la creazione dei log-odds [ln(P/1-P) = a + bx], nella probit attraverso la creazione degli z-scores - dalla probabilità alla funzione di densità di una normale: valori della distribuzione normale standardizzata [Z = ϕ – 1 (P) = a+bx]. Tabella I.2 – esempio di Pearson Analysis svolta su short-list. Fonte: i dati indicati in tabella sono esclusivamente a scopo didattico. VARIABILI SHORT LIST ANZ CLIEN TE ETA ETA IND ETA OCC NUM LIQ PREC FINANZIAT O FINANZIAT O SU NUM RATE IMPORT O RATA IMPORT O RATA SU FINANZ IMPORT O RATA SU NUM RATE NUM RATE PREZZ O BENE REDDIT O MESE RATA REDDIT O ANZ CLIENTE 13.5% -3.3% -12.1% 81.9% 5.5% 4.6% 4.4% -2.3% 3.4% 3.0% 1.6% 2.3% -0.8% ETA 13.5% -12.9% -5.3% 14.3% 11.8% 9.7% 9.5% -5.8% 7.2% 5.4% 2.7% 1.5% 0.0% ETA IND -3.3% -12.9% 24.3% -2.1% -14.7% -16.4% -15.4% -0.6% -15.6% 1.0% -2.8% -2.9% 5.2% ETA OCC -12.1% -5.3% 24.3% -10.5% -16.3% -19.9% -19.3% -2.8% -19.3% 4.7% -4.6% -6.5% 1.1% NUM LIQ PREC 81.9% 14.3% -2.1% -10.5% 4.4% 3.6% 3.6% -0.7% 2.9% 2.2% 2.9% 1.8% -0.5% FINANZIATO 5.5% 11.8% -14.7% -16.3% 4.4% 89.6% 89.3% -31.9% 73.4% 30.8% 23.3% 2.3% -0.8% FINANZIATO SU NUM RATE 4.6% 9.7% -16.4% -19.9% 3.6% 89.6% 99.7% 4.9% 95.1% -11.1% 22.3% 3.5% -1.0% IMPORTO RATA 4.4% 9.5% -15.4% -19.3% 3.6% 89.3% 99.7% 6.9% 95.3% -11.1% 22.2% 3.5% -0.8% IMPORTO RATA SU FINANZ -2.3% -5.8% -0.6% -2.8% -0.7% -31.9% 4.9% 6.9% 30.5% -88.8% -5.2% 2.4% -0.4% IMPORTO RATA SU NUM RATE 3.4% 7.2% -15.6% -19.3% 2.9% 73.4% 95.1% 95.3% 30.5% -35.3% 19.4% 4.0% -0.9% NUM RATE 3.0% 5.4% 1.0% 4.7% 2.2% 30.8% -11.1% -11.1% -88.8% -35.3% 5.2% -2.3% 0.5% PREZZO BENE 1.6% 2.7% -2.8% -4.6% 2.9% 23.3% 22.3% 22.2% -5.2% 19.4% 5.2% 0.5% -0.3% REDDITO MESE 2.3% 1.5% -2.9% -6.5% 1.8% 2.3% 3.5% 3.5% 2.4% 4.0% -2.3% 0.5% -0.8% RATA REDDITO -0.8% 0.0% 5.2% 1.1% -0.5% -0.8% -1.0% -0.8% -0.4% -0.9% 0.5% -0.3% -0.8%
Estratto dalla tesi: L'analisi delle componenti principali (ACP) per lo sviluppo di un modello di score attraverso l'utilizzo di variabili dummy.

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L'analisi delle componenti principali (ACP) per lo sviluppo di un modello di score attraverso l'utilizzo di variabili dummy.

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Informazioni tesi

  Autore: Angelo Rocco Capalbo
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2014-15
  Università: Università degli Studi di Torino
  Facoltà: Economia
  Corso: Finanza Aziendale e Mercati Finanziari
  Relatore: Paola De Vincentiis
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 91

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