ࡱ> `!z 4 >]#ov Z@ |~xcdd``^ @c112BYL%bpu>  5 7*8*@,g q D&D  evzvJn2-W(k ?2$z 4 >]#ov 2$&?5Bf2$sLSxV-ڡ 0AA f@8,-ʚ;ʚ;g4ddddtyX 0Tppp@ <4dddd@w 0t{X g4(d(dxX 0p@ pp____PPT10DTimes New Romantt 0DArialNew Romantt 0 pp6v___PPT9XP01?-16/11/08 These slides are the Copyright of Holistic Risk Solutions LimitedO  =A?1Automated Credit Scoring: The Necessary Next Step22'2Dr Howard Haughton Holistic Risk Solutions Limited+Contents  ?What is Credit Scoring Factors influencing increased borrowing Main types of scoring Benefits of scoring Pitfalls of scoring Challenges to implementation Capturing characteristics Discriminant/Logit analysis Judgmental scoring Validating scoring models Integrating credit scoring models into loan approval process @<&  z ,%What is credit scoring - quick review&&' & hA quantitative technique used to determine whether to extend credit (and if so, how much) to a borrower.Ti f(ff i -0Factors influencing increased consumer borrowing11( 1 More diversified use of credit cards Cards being used to buy a cappuccino at coffee houses Petrol at gas stations Lower minimum payments Due to competitive pressures greater incentives being offered by lenders Lowering of down payments Zero (0%) down on real-estate and automobiles Increased risk tolerance Niche market & high potential returns for risky lending e.g. sub-prime%ZNZZJZZ/ZZFZ%NJ/  F | .Main types of scoring  Application Scoring (either judgmental or statistical) Mechanisms used to determine whether or not credit should be extended to an applicant Behavioral Scoring (analytical) Mechanisms used to predict different types of behavior on a credit account. Unlike application scoring, which is a one-off event, behavioral scoring provides a regular, up-to-date assessment of an account s likely future status. Examples include fraud, account management and collectionsx7W !7W K  /RWhat s a credit scoring system look like?**# * 0Benefits of scoring  Can be used to quantify risk as a probability to default which allows for a wider continuum of classification Consistency of scores for applicants of similar characteristics, thus removing subjectivity Can be used to accommodate a wide range of factors e.g. profession ranging through to methods of payment Can be tested and independently verified prior to being employed Facilitates meaning statistical analysis. For example analysis might reveal that the historic loss rate for those with scores lower than a certain value is 50%. This information would be a useful risk management tool (e.g. pricing) Expedites the approval process Provides the basis for the targeted marketing of new products to prospective clients Good applicants can get better rates and poorer applicants higher rates Provides a better basis for making loan provisions and determining the adequacy of economic capital J~nZnZnZ  1Pitfalls of scoring  VA large amount of historic loans is usually required to build scoring models. Data is required on all applications (those rejected, as well as those that are performing good or bad) A fairly large amount of characteristics e.g. demographic and characteristic data per loan Data quality. Incorrect capture of data can skew statistical results Undisciplined delinquency management can render the scoring unpredictable. For example a firm which doesn t classify loans as non-performing after 90 days runs the risk of underestimating default probabilities Unscientific determination of the  cut-off point (i.e. the score beneath which applications are rejected) can lead to too many loans being rejected (including potentially good ones) Too heavy reliance may result in cases where  mitigating circumstances are not factored into decision making Static scoring models might not factor changes to demographics and/or macro-economic data^nZ{'  2Challenges to Implementation  qCredit reference bureau Completeness and accuracy of data (i.e. characteristics used in developing credit scores) r 3Credit reference bureau  Many developing economies have no formalized bureau. Some reasons for this being: No clear legislative process to facilitate sharing of credit information between lenders No structure to support the physical collation of data that could be exchanged between lenders and a central repository Cultural. Some see the matter as being unconstitutional and believe that relationship lending is sufficient*S>S>  4Capturing characteristics  Characteristics are initially chosen on the basis of the information captured on a credit application form (and/or external information such as credit reference bureau data, court judgments, if available). An example of a characteristic therefore might be the age of an applicant. Often times, application forms do not contain either complete and/or accurate data& I once came across an applicant that was 13 years old and another that was over 900 years!   7Functional form of a score  fA credit score can be formally represented as shown: The w s denote weights and the C s denote characteristics. Weights can be determined either judgmentally or scientifically.  ;Analysis of characteristics  The purpose of analysing the characteristic is to identify those that can separate out the goods from bads. A predictive characteristic contains attributes that display very different levels of risk for the different attributes. 5A closer look at Age  6Assigning a score  8Determining good from bad  &A scorecard is built principally on an analysis of good payers versus bad payers. There is no universal definition of what constitutes good/bad but an often used definition is: Good: never delinquent or worst delinquency is one payment down; Bad: 90 (or more) days in delinquency with paymentsNu<1 ' <Determining the weights  Either a judgmental or mathematical approach can be used. A number of different mathematical approaches exist including Discriminant and Logistic.  9Discriminant analysis Discriminant analysis provides a statistical method of finding the combination of variables that best separates the bad and good group of applicants. The idea is to determine the vector of weights that maximise the difference between the goods and bads in the expression as given by M"i:Logistic regression  !An alternative to the discriminant analysis is to use a logistic regression model: The probabilities correspond to the probability that an applicant i has defaulted (which is relatively easy to derive from the historical data) Maximum likelihood estimation is used to derive the weights ."Z =Judgmental scoring  @An example of the application of a judgmental score approach is, for example, a rule asserting that: women are better at paying their debts than men. As a consequence a woman would be assigned a score representing a better rating than that of a man. The older the person the more likely they are to repay their debts..fsZf A > ?Judgmental scoring illustrated  It can be seen that the  best type of applicant is: One that owns a home at the time of applying Has a relationship with their bank for greater than 10 years Has lived at their current address for greater than 15 years Is female Is older than 65 *55  @Illustrated scoring continued  It can be seen that the  worst type of applicant is: Male Less than 1 year banking relationship Less than 3 years at their current address Is either a tenant or lodger (not with parents) Is aged between 18 and 25&66  AValidating the scoring model  Scoring models need to be validated to ensure that they are still applicable to current demographics and/or macro economic circumstances. Automated techniques can be used to determine whether scoring models are still predictable e.g. Gini coefficients. Such an implementation requires the periodic  recalculation of the credit scores and assessing whether any statistically significant divergences exist between the old and new scoring models and making the necessary updates.  B>Integrating automated scoring into existing business processes??( ? Ideally, automated scoring systems should be integrated into the business processes supporting the loan origination process Integration would be significantly enhanced by making use of workflow tools that capture loan application details and eliminate a significant amount of paper trail Data mapping & conversion tools required to combine data from disparate systems Business rules (both low and meta-level) required to make inferences and support management decisions  C Conclusions   vAn increasing appetite for borrowing necessitates the use of sophisticated techniques to aid in the job of quickly assessing credit risk Increases in delinquency rates across the region suggests that traditional lending techniques have not helped to produce desired RAROC levels Institutions can increase their level of competitiveness by tailoring products to customers based on their risk characteristics& a win for both lender and customerZ  /3  0` ff3۽qf̥` ffy`%` Mj*3..R|:` qnZX-mo` +T3f3f` eaQ/-%sj` ƢL|xN3` TTjo` ykDweI` ۑTTjo` TTjo` ykDweI` ykDweI` ykDweI>?" dd@,?nAd@    @ `  n?" dd@   @@``PR    @ ` `6p>> ..p))B.(  (T Z g~  "gZ ~  T?d @?"UK2  T?d @?"  ZŖ?d @?"U[   s lBBC`DEhFtd @`*N<<B$< $ $< T``*6<$<066$HNN 0**78@`@`" I  Zh?d @?"ou   Z?d @?"b    Z?d @?"t z    ZӒ?d @?"  d   Z>?d @?" N J   c BoCDE<FFd @$$bcor>l $@`" i    c BC~DEFd @!!3Ol6  *06<<ZHTZ%flxnx~i~~ o DH@`"~  c DBCDEXFbd @6B`x%a,zW<<6=*H .0@`"=~2  c BCZDEF @!!Vm+~`6  $6*f6<BUNT8TZ9ZZ?DH@`"~a  c BfCDE F*d @f HHHBff@`" Y   s |BZC`DEpF|d @0`HHT0Z$TB* $ BT0`0`0 BHH$H06B0NB0 0 0 ;<@`@`" M   s BZClDEFd @!!Z fl6lN`ZHT*B6 0000BZZ B0$*0BH0NHNTB`*f`Z N B BEH@`@`" M T  c BfCDE F*d @fHHHBff@`"^Q  s |BTC`DEpF|d @*`BNT6TB* * BT*`*`0 BHH*B66H*T*TH60 0 ;<@`@`"dE  s BZClDEFd @!!Zfl<lT`ZTZBT$H<660 0BZZB0$*0 N*TBBZ6`*``TNBBEH@`@`"^  s lBBC`DEhFtd @`6HB0B6 $<T`` 066$00$BNB 0   78@`@`"4 v%  c B" CDE F* @ " H`GN  @`" g#  s BTC_DEtFd @$_<MN5T*TH* $;S$_$_0 BHH*B50G*M$MA0 0 0 =@@`@`"v    s BZClDEFd @"" `l*lBfTNZBT0B0 $ 6N ` ` H6$ 0B$N6NHHT0`$`ZT H HGH@`@`"   s dBGCZDEdFpd @GZG<G$< $ $<N6ZGZGZ*6<*<B<H<N*HB 0 58@`@`"`  z2  T?y @?" 2  T?d @?"Z 82  Z?d @?"   s |BZC`DEpF|d @B`NBZ*N<*<N0ZB`B`*<HH$H0BH<N<T*HB***;<@`@`",  s BHClDEFd @!!Z fl0lB`HBB*<0**$0BZZ B0$$6<0BHBT6`f` Z N B BEH@`@`".v   T? @?"; ! T?d @?"  " " T?d @?"|I # c BC(DE F(y @( T < HHN0XB@"! * $ c B<CDE,F6 @ $0N< N/$_@`"I % 6(X " ` X T Click to edit Master title style! !< & 0X S"? ` X RClick to edit Master text styles Second level Third level Fourth level Fifth level!     S ' 6X #" `s ` X \*  ( 6X #" `s  X ^*  ) 6X #" `s ` X ^* T  <2޽h ? ykDweI80___PPT10. / Balance. , 0 e.].))-(  (T Z g~  "gZ ~  T?d @?"UK2  T?d @?"  ZŖ?d @?"U[   s lBBC`DEhFtd @`*N<<B$< $ $< T``*6<$<066$HNN 0**78@`@`" I  Zh?d @?"ou   Z?d @?"b    Z?d @?"t z    ZӒ?d @?"  d   Z>?d @?" N J   c BoCDE<FFd @$$bcor>l $@`" i    c BC~DEFd @!!3Ol6  *06<<ZHTZ%flxnx~i~~ o DH@`"~  c DBCDEXFbd @6B`x%a,zW<<6=*H .0@`"=~2  c BCZDEF @!!Vm+~`6  $6*f6<BUNT8TZ9ZZ?DH@`"~a  c BfCDE F*d @f HHHBff@`" Y   s |BZC`DEpF|d @0`HHT0Z$TB* $ BT0`0`0 BHH$H06B0NB0 0 0 ;<@`@`" M   s BZClDEFd @!!Z fl6lN`ZHT*B6 0000BZZ B0$*0BH0NHNTB`*f`Z N B BEH@`@`" M T  c BfCDE F*d @fHHHBff@`"^Q  s |BTC`DEpF|d @*`BNT6TB* * BT*`*`0 BHH*B66H*T*TH60 0 ;<@`@`"dE  s BZClDEFd @!!Zfl<lT`ZTZBT$H<660 0BZZB0$*0 N*TBBZ6`*``TNBBEH@`@`"^  s lBBC`DEhFtd @`6HB0B6 $<T`` 066$00$BNB 0   78@`@`"4 v%  c B" CDE F* @ " H`GN  @`" g#  s BTC_DEtFd @$_<MN5T*TH* $;S$_$_0 BHH*B50G*M$MA0 0 0 =@@`@`"v    s BZClDEFd @"" `l*lBfTNZBT0B0 $ 6N ` ` H6$ 0B$N6NHHT0`$`ZT H HGH@`@`"   s dBGCZDEdFpd @GZG<G$< $ $<N6ZGZGZ*6<*<B<H<N*HB 0 58@`@`"`  z2  T?y @?" 2  T?d @?"Z 82  Z?d @?"   s |BZC`DEpF|d @B`NBZ*N<*<N0ZB`B`*<HH$H0BH<N<T*HB***;<@`@`",  s BHClDEFd @!!Z fl0lB`HBB*<0**$0BZZ B0$$6<0BHBT6`f` Z N B BEH@`@`".v   T? @?"; ! T?d @?"  " " T?d @?"|I # c BC(DE F(y @( T < HHN0XB@"! * $ c B<CDE,F6 @ $0N< N/$_@`"I % 6 Z #" `s ` Z \*  & 6Z #" `s  Z ^*  ' 0Z " `   Z W#Click to edit Master subtitle style$ $ ( <Z "Z Z T Click to edit Master title style! ! ) 6Z #" `s ` Z ^* T  <2޽h ? ykDweI80___PPT10. /, 0 zrP (    0Z P   z P*    0z    z R*  d  c $ ?  z  0@z  0 z RClick to edit Master text styles Second level Third level Fourth level Fifth level!     S  6z _P  z P*    6Z _  z R*  H  0޽h ? 3380___PPT10.@ 0 (    0 P   Z X*   0$     Z*   6x  _P   X*   6| _   Z* H  0޽h ? 3380___PPT10. $- 0L0  0(  x  c $Z(Z Z x  c $Z' `   Z H  0޽h ? 33___PPT10i.@d+D=' Z= @B +} , 0 $(  r  S 9z% `  z r  S wX& ` z H  0޽h ? ykDweI___PPT10i.<+D=' Z= @B +} , 0 $(  r  S PVz% `  z r  S (Wz& ` z H  0޽h ? ykDweI___PPT10i.>0l+D=' Z= @B +B , 0L0 |(    S (ez% `<$ 0  z   S (fz& `<$ 0 z H  0޽h ? ykDweI___PPT10..>ዧ+ D' Z= @B D' = @BA?%,( < +O%,( < +D' =%(%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%(D' =-g6B fade*<3<*Dh' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%%(D' =-g6B fade*<3<*%D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%[%(D' =-g6B fade*<3<*%[D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*[r%(D' =-g6B fade*<3<*[rD(' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*s%(D' =-g6B fade*<3<*sD8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%(D' =-g6B fade*<3<*D(' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%(D' =-g6B fade*<3<*D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%(D' =-g6B fade*<3<*D(' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*6%(D' =-g6B fade*<3<*6D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*6|%(D' =-g6B fade*<3<*6|+p+0+0 ++0+0 +} , 0 $(  r  S +D=' Z= @B +t) , 0 (( (((  r  S Pz% `  z i' ST # #"2&k_^k_^kk ` zu 4 Bz?STz0___PPT10:___PPT9 q 237 - 3468 " d # #  Z 3 <8918 " d# #  [ ! <xI4?z0___PPT10:___PPT9 ] Excellent8 " d # #T   <L4?z0___PPT10:___PPT9 VR18 " d# #^  <S4?Sz0___PPT10:___PPT9 ` Credit Score8 " d # #]  <V4?z0___PPT10:___PPT9 _ Description8 " d # #]  <\4?z0___PPT10:___PPT9 _ Risk Rating8 " d # #ZB 5 s *1 ?SZB 6 s *1 ?TSTZB 7 s *1 ?TZB 8 s *1 ?SSTZB ; s *1 ?SZB = s *1 ?TZB @ s *1 ?TZB D s *1 ?SZB Q s *1 ?\S\ZB ^ s *1 ?*S*ZB k s *1 ?SZB x s *1 ?SZB  s *1 ?SH  0޽h ? ykDweI___PPT10i.>+D=' 4= @B +`: , 0L0 @(    S (^4% `<$ 0  z   S D`4& `<$ 0 4 "p`PpH  0޽h ? ykDweI77___PPT107..>0+ˠD7'  Z= @B D6' = @BA?%,( < +O%,( < +D' =%(%(D' =%(D' =A@BB3BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%(D' =-g6B fade*<3<*)?D' =0l9 BB A AHCC*<3<*)?D' =0l9 BBHCCBB*<3<*%()?D' =1:B (0.5)*Y3>B ppt_x<*D' =+4 .? B (0.5)0B(#ppt_x)*Y3>B ppt_x<*%()?D' =1:B(#ppt_y+0.4)*Y3>B ppt_y<*D#' =+4 .? B(#ppt_y+0.4)0B(#ppt_y)*Y3>B ppt_y<*%()?D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*n%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*nD' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*nD' =-g6B fade*<3<*nD' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*n%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*nD' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*nD' =-g6B fade*<3<*nD' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*3%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*3D' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*3D' =-g6B fade*<3<*3D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*3t%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*3tD' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*3tD' =-g6B fade*<3<*3tD' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*t^%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*t^D' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*t^D' =-g6B fade*<3<*t^D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*^}%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*^}D' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*^}D' =-g6B fade*<3<*^}D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*}%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*}D' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*}D' =-g6B fade*<3<*}D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*D' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*D' =-g6B fade*<3<*D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*~%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*~D' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*~D' =-g6B fade*<3<*~+p+0+0 ++0+0 +D0 , 0L0 P(    S {4% `<$ 0  z   S h4& `<$ 0 4 "p`PpH  0޽h ? ykDweI--___PPT10-..>s+ˠD-' Z= @B D,' = @BA?%,( < +O%,( < +D' =%(%(D' =%(D' =A@BB3BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%(D' =-g6B fade*<3<*)?D' =0l9 BB A AHCC*<3<*)?D' =0l9 BBHCCBB*<3<*%()?D' =1:B (0.5)*Y3>B ppt_x<*D' =+4 .? B (0.5)0B(#ppt_x)*Y3>B ppt_x<*%()?D' =1:B(#ppt_y+0.4)*Y3>B ppt_y<*D#' =+4 .? B(#ppt_y+0.4)0B(#ppt_y)*Y3>B ppt_y<*%()?D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*D' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*D' =-g6B fade*<3<*D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*D' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*D' =-g6B fade*<3<*D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*Y%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*YD' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*YD' =-g6B fade*<3<*YD' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*Y,%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*Y,D' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*Y,D' =-g6B fade*<3<*Y,D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*,%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*,D' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*,D' =-g6B fade*<3<*,D' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*R%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*RD' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*RD' =-g6B fade*<3<*RD' =%(D' =%(DV' =A@BB5BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*R%(D' =+4 8?RCBBCB#ppt_wB*Y3>B ppt_w<*RD' =+4 8?RCBBCB#ppt_hB*Y3>B ppt_h<*RD' =-g6B fade*<3<*R+p+0+0 ++0+0 +} , 0 `$(  r  S ؖ4% `  z r  S $4& ` 4 H  0޽h ? ykDweI___PPT10i.>٦+D=' Z= @B + , 0 p|(    S Ȯ4% `<$ 0  4   S 4& `<$ 0 4 H  0޽h ? ykDweI___PPT10n..>+ D ' Z= @B D ' = @BA?%,( < +O%,( < +D' =%(%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*%(D' =-g6B fade*<3<*D ' =%(DP ' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*S%(D' =-g6B fade*<3<*SD8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*S%(D' =-g6B fade*<3<*SD8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*$%(D' =-g6B fade*<3<*$D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*$%(D' =-g6B fade*<3<*$+p+0+0 ++0+0 +} , 0 $(  r  S ,4% `  4 r  S 4& ` 4 H  0޽h ? ykDweI___PPT10i.>X+D=' Z= @B +U , 0 ld(  r  S X4% `  4 r  S 4& ` 4 ^  6j  S A ??"?G  H  0޽h ? ykDweI___PPT10i.>PW+D=' Z= @B + , 0L0  <(  ~  s *\4% `  4 ~  s *44& ` 4 H  0޽h ? ̙33___PPT10i.Fx+D=' Z= @B +@* , 0 W)O)#V((  r U S @4% `  4 5(  T# #"&;;:;; ` 4s 6 B4?dz0___PPT10:___PPT9 o6.25%:(" d# #  r 5 Bl4?dz0___PPT10:___PPT9 n2378:(" d# #  s 4 B4?dz0___PPT10:___PPT9 o29352:(" d# #  s 3 BD4?dz0___PPT10:___PPT9 o38020:(" d# #  q 2 Bl4?dz0___PPT10:___PPT9 mTotal8 " d# #  s 1 B?dz0___PPT10:___PPT9 o4.54%:(" d# #  r 0 B?dz0___PPT10:___PPT9 n1285:(" d# #  s / B4?dz0___PPT10:___PPT9 o22144:(" d# #  s . Bp ?dz0___PPT10:___PPT9 o28317:(" d# #  o - B?dz0___PPT10:___PPT9 k34+8 " d# #  t , BP?2z0___PPT10:___PPT9 p10.50%:(" d# #  q + B|?2z0___PPT10:___PPT9 m849:(" d# #  r * B?2z0___PPT10:___PPT9 n6050:(" d# #  r ) B$?2z0___PPT10:___PPT9 n8084:(" d# #  q ( Bl%?2z0___PPT10:___PPT9 m22-338 " d# #  t ' B4?2z0___PPT10:___PPT9 p15.07%:(" d# #  q & B?2z0___PPT10:___PPT9 m244:(" d# #  r % B$2?2z0___PPT10:___PPT9 n1158:(" d# #  r $ B48?2z0___PPT10:___PPT9 n1619:(" d# #  q # Bl>?2z0___PPT10:___PPT9 m18-218 " d# #  v " BD?z0___PPT10:___PPT9 rBad Rate: (" d# #  q ! BD?z0___PPT10:___PPT9 mBad:(" d# #  r   B$I?z0___PPT10:___PPT9 nGood:(" d# #  s  B0?z0___PPT10:___PPT9 oTotal:(" d# #  o  BhS?z0___PPT10:___PPT9 kAge8 " d# #  ZB 7 s *1 ?ZB 8 s *1 ?ZB 9 s *1 ?ZB : s *1 ?ZB = s *1 ?ZB ? s *1 ?ZB G s *1 ?H  0޽h ? ykDweI___PPT10i.> ]a+D=' = @B + , 0 '_(  r  S LV% `    pd &# #"" ` p  BH?pdz0___PPT10:___PPT9 l30:(" d# #  q  B84?dz0___PPT10:___PPT9 m34+:(" d# #  p  B4?2pz0___PPT10:___PPT9 l20:(" d# #  s  BC?2z0___PPT10:___PPT9 o22-33:(" d# #  p  BTs?p2z0___PPT10:___PPT9 l10:(" d# #  s  Bo?2z0___PPT10:___PPT9 o18-21:(" d# #  s  B4?pz0___PPT10:___PPT9 oScore:(" d# #  q   B}?z0___PPT10:___PPT9 mAge:(" d# #  ZB  s *1 ?pZB  s *1 ?dpdZB  s *1 ?dZB  s *1 ?ppdZB  s *1 ?pZB  s *1 ?H  0޽h ? ykDweI___PPT10i.>q+D=' = @B +} , 0 $(  r  S 0% `   r  S p|& `  H  0޽h ? ykDweI___PPT10i.>`U+D=' = @B +} , 0  $(  r  S 8% `   r  S & `  H  0޽h ? ykDweI___PPT10i.>j5+D=' = @B + , 0L0  <(   ~   s *L% `      B$ &C"?      0 TA ? ?&C"?    H   0޽h ? ̙33___PPT10i.R;+D=' = @B + , 0L0  <(  ~  s *% `     Bܲ &C"?     0 TA ? ?&C"?` \   H  0޽h ? ̙33___PPT10i.Tp+D=' = @B + , 0L0 0 <(  ~  s *% `   ~  s *& `  H  0޽h ? ̙33___PPT10i.?>h^+D=' = @B + , 0L0 @ jj ~(   p~  i  # #"NBhggghgi  @   T4?"0@NNN?N  |504%( #   @`@   T?"0@NNN?N  |404%( #   @`@   T?"0@NNN?N  |304%( #   @`@   Tt?"0@NNN?NZ  |204%( #   @`@   T?"0@NNN?N Z  |104%( #   @`=   T<?"0@NNN?N  y2%  #   @`=   T?"0@NNN?N   y2%  #   @`A   T?"0@NNN?N   }>654%( #   @`C   T)?"0@NNN?N   50-654%( #   @`C   TD?"0@NNN?N   35-504%( #   @`C   T=?"0@NNN?NZ  25-354%( #   @`C   T-?"0@NNN?N Z  18-254%( #   @`   T|O?"0@NNN?N   V  @`?   TY?"0@NNN?N    {Age2%  #   @`=   TS?"0@NNN?N   y2%  #   @`   Tk?"0@NNN?N   V  @`   T@u?"0@NNN?N   V  @`   T$~?"0@NNN?NZ  V  @`   T8?"0@NNN?N Z  V  @`   T?"0@NNN?N   V  @`=   T(?"0@NNN?N    y2%  #   @`=   T?"0@NNN?N   y2%  #   @`   Tp?"0@NNN?N   V  @`   T̵?"0@NNN?N   V  @`@   T@?"0@NNN?NZ  |304%( #   @`@   T,?"0@NNN?N Z  |204%( #   @`   T?"0@NNN?N   V  @`=   TH?"0@NNN?N    y2%  #   @`=   T?"0@NNN?N   y2%  #   @`   T?"0@NNN?N   V  @` !  T?"0@NNN?N   V  @`D "  T?"0@NNN?NZ  Female4%( #   @`B #  Tl?"0@NNN?N Z  ~Male4%( #   @` $  Th?"0@NNN?N   V  @`B %  T,?"0@NNN?N    ~Gender2%  #   @`= &  T?"0@NNN?N  y2%  #   @` '  T#?"0@NNN?N  V  @` (  TX;?"0@NNN?N   V  @` )  T  T?"0@NNN?N  y2%  #   @`= ?  T?"0@NNN?N y2%  #   @`@ @  T!?"0@NNN?N |484%( #   @`@ A  T$?"0@NNN?N  |354%( #   @`@ B  TP6?"0@NNN?NZ   |284%( #   @`@ C  T??"0@NNN?NZ  |204%( #   @` D  TH?"0@NNN?N V  @`= E  TR?"0@NNN?N  y2%  #   @`= F  T$L?"0@NNN?N y2%  #   @`G G  T f?"0@NNN?N  10+ years4 %(  #   @`G H  T@p?"0@NNN?N   4-9 years4 %(  #   @`G I  Tj?"0@NNN?NZ    1-3 years4 %(  #   @`E J  Tt?"0@NNN?NZ  <1 year4%( #   @`J K  Tt?"0@NNN?N  Time with bank2%  #   @`= L  Td?"0@NNN?N y2%  #   @` M  T?"0@NNN?N V  @` N  T?"0@NNN?N  V  @` O  T?"0@NNN?NZ   V  @` P  T?"0@NNN?NZ  V  @` Q  T?"0@NNN?N V  @`= R  T8?"0@NNN?N  y2%  #   @`= S  T$?"0@NNN?N! y2%  #   @`@ T  T?"0@NNN?N! |304%( #   @`@ U  T?"0@NNN?N ! |304%( #   @`@ V  T?"0@NNN?NZ !  |384%( #   @`@ W  T?"0@NNN?N!Z  |504%( #   @`= X  T?"0@NNN?NE! y2%  #   @`C Y  T?"0@NNN?NE! Other4%( #   @`D Z  T?"0@NNN?N E! Tenant4%( #   @`J [  T`)?"0@NNN?NZ E !  With parents4 %(  #   @`H \  Tx#?"0@NNN?NEZ !  Home owner4 %(  #   @`N ]  T-?"0@NNN?N E Accommodation type2%  #   @`= ^  Tl7?"0@NNN?NiE y2%  #   @`= _  T@?"0@NNN?NiE y2%  #   @`= `  TA?"0@NNN?N iE y2%  #   @`= a  T8?"0@NNN?NZ i E y2%  #   @`= b  Tn?"0@NNN?NiZ E y2%  #   @`= c  Tx?"0@NNN?NiE y2%  #   @`= d  Tr?"0@NNN?N iE y2%  #   @`B e  < 1 ?"0@NNN?N iiB f  < 1 ?"0@NNN?N B g  < 1 ?"0@NNN?N i B h  < 1 ?"0@NNN?NiB i  < 1 ?"0@NNN?N!B j  < 1 ?"0@NNN?NH   0޽h ? ̙33___PPT10i.Ay}+D=' = @B + , 0L0 P $<(  $~ $ s *>% `   ~ $ s * +& `  H $ 0޽h ? ̙33___PPT10i.C 5+D=' = @B + , 0L0 ` (<(  (~ ( s *% `   ~ ( s *غ& `  H ( 0޽h ? ̙33___PPT10i.E煓+D=' = @B + , 0 p ,|(  , , S X% `<$ 0    , S (& `<$ 0  H , 0޽h ? ykDweI  ___PPT10 ..>)+ˠD ' = @B D ' = @BA?%,( < +O%,( < +D' =%(%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*,%(D' =-g6B fade*<3<*,D' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*,%(D' =-g6B fade*<3<*,D' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*,%(D' =-g6B fade*<3<*,D' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*,%(D' =-g6B fade*<3<*,+p+0+,0 ++0+,0 + , 0  0|(  0 0 S % `<$ 0    0 S & `<$ 0  H 0 0޽h ? ykDweI___PPT10~..>+ˠD' = @B D' = @BA?%,( < +O%,( < +D' =%(%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*0%(D' =-g6B fade*<3<*0D' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*0|%(D' =-g6B fade*<3<*0|D' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*0| %(D' =-g6B fade*<3<*0| D' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*0 p%(D' =-g6B fade*<3<*0 pD' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*0p%(D' =-g6B fade*<3<*0p+p+0+00 ++0+00 + , 0  4|(  4 4 S  % `<$ 0    4 S T_& `<$ 0  H 4 0޽h ? ykDweI  ___PPT10 ..>0㓔+ˠD ' = @B D ' = @BA?%,( < +O%,( < +D' =%(%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*4%(D' =-g6B fade*<3<*4D' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*4%(D' =-g6B fade*<3<*4D' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*4%(D' =-g6B fade*<3<*4D' =%(D' =%(D8' =A@BB BB0B%(D' =1:Bvisible*o3>+B#style.visibility<*4%(D' =-g6B fade*<3<*4+p+0+40 ++0+40 + 0 ` (  X  C    z  S L(z 0  z " H  0޽h ? 3380___PPT10.R xVM/Q=M C b1;IѮ,H R"MDb)O`ggc#؈wgMOan-=1F@r?ﺮ)Q Vda#q~+-*yNQonctVj\hOV„}Z?Fc e[T_' On }5Wy>7}xTWa^>sak[k:qvD֎I'eGýR uםpWu;<jq?άMgyyyyZ1ǞuR|i +7y4+wANcڊ&V.ȣOy/yRy{F/v}zeϪz,@q^RPʥJ7vԈX*aN%t1:3fz϶1 =P兆b(!t>ktJ;DLcb[1_E_ k5B >҃4O2<&7\xf\QoU*KY O JZ\+@@r(vdd*|b`4mM<7eZA4ͯp`W<Ң~z6EC>&ѡH1K'_O1@ m~ʑz>>ĆO50\oyN*Ҋ/|(>6ȳOg]]uv. 隣)/$oE[9s?oٓr'??󜭈xtbK:l~e\Q|!ϝߚe:D:m;( CQOd2nAФ9aiw 4Xzvw)8=bpDCfwn8t e.edb0iǧÉQ1 Fag4'ŮP#|i?O?N,2_NBⒸٲ:CEI7m$  xXOA3--$&@9y`TxElc kOI14 4A#1D"Lb^h}ov,d[Xo3ߛٕ57B@@:S evx1Ԃ)?1u[ 0tNw(|1P[VEGX;;k0L8moUͶ\ pxw֓W{bN2lWy`rhaS@K~̒3CUo G>ף%P| !M0# (fƴ}UY=,TL 2b1 Rq|^UeUs1YNq g,`lC;Rϒ0TC@f*Sqn5軖b^i?dVz {s_0Mߓo!'.f˨`LtR:Ҝ9}pXA)c<\dǵ,Tr5}r,r՗-lonW.49w:|Ǣh(w$$}ln~1Oh+'0T hp  shithoward 405Microsoft PowerPoint@@@`o@@IcGSg  )'    """)))UUUMMMBBB999|PP3f333f3333f3ffffff3f̙3ff333f333333333f33333333f33f3ff3f3f3f3333f33̙33333f333333f3333f3ffffff3f33ff3f3f3f3fff3ffffffffff3ffff̙fff3fffff3fff333f3f3ff3ff33f̙̙3̙ff̙̙̙3f̙3f333f3333f3ffffff3f̙3f3f3f333f3333f3ffffff3f̙3f3ffffffffff!___wwwff4'A x(xKʦ """)))UUUMMMBBB999|PP3f3333f333ff3fffff3f3f̙f3333f3333333333f3333333f3f33ff3f3f3f3333f3333333f3̙33333f333ff3ffffff3f33f3ff3f3f3ffff3fffffffff3fffffff3f̙ffff3ff333f3ff33fff33f3ff̙3f3f3333f333ff3fffff̙̙3̙f̙̙̙3f̙3f3f3333f333ff3fffff3f3f̙3ffffffffff!___wwwüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁüÁÁÁÁüüüüüÁÁÁÁÁÁÁÁÁüÁüüüüÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁüüÁÁÁÁüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüÁüüüüüüüüüüÁüÁÁÁÁÁÁüÁÁÁüÁÁüÁÁÁüüüüüÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁÁüüüüüüÁÁÁÁÁÁÁÁÁüÁÁüÁÁÁÁüÁÁüüüüüÁÁÁÁÁÁüüüüüüüüÁüÁÁÁÁÁüÁüüÁÁüÁÁÁüüÁüÁüüüüüüüüÁÁÁÁÁÁüüüüüüüüüüüüüüüüüÁüüüÁÁüüüÁüüÁüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüüü՜.+,0,     On-screen Show meagowin_  ArialTahoma WingdingsTimes New RomanBalanceMicrosoft Equation 3.02Automated Credit Scoring: The Necessary Next Step Contents&What is credit scoring - quick review1Factors influencing increased consumer borrowingMain types of scoring*Whats a credit scoring system look like?Benefits of scoringPitfalls of scoringChallenges to ImplementationCredit reference bureauCapturing characteristicsFunctional form of a scoreAnalysis of characteristicsA closer look at AgeAssigning a scoreDetermining good from badDetermining the weightsDiscriminant analysisLogistic regressionJudgmental scoring Slide 21Judgmental scoring illustratedIllustrated scoring continuedValidating the scoring model?Integrating automated scoring into existing business processes Conclusions  Fonts UsedDesign TemplateEmbedded OLE Servers Slide Titles_;0    !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~Root EntrydO)PicturesCurrent UserSummaryInformation(`TPowerPoint Document(_DocumentSummaryInformation8