Statistical methods in credit risk management

Uspješne banke svoje poslovanje temelje na principima likvidnosti, profitabilnosti i sigurnosti, stoga je korektna procjena sposobnosti zajmotražitelja da izvrše ugovorne obveze od krucijalne važnosti za funkcioniranje banke. Kao podrška kreditnim analitičarima u procjeni zajmotražitelja posljednjih je nekoliko desetljeća razvijeno više modela kreditnog scoringa. U ovom su radu prezentirane tri statističke metode koje se s tom svrhom koriste u području upravljanja kreditnim rizikom: logistička regresija, diskriminativna analiza i analiza preživljenja. Njihova implementacija u bankarskom sektoru u znatnoj je mjeri potaknuta razvojem i primjenom informacijskih i komunikacijskih tehnologija. Ovim se radom nastoji ukazati na najvažnije teorijske aspekte navedenih metoda, ali također aktualizirati potrebu razvoja i primjene kreditnih scoring modela u hrvatskoj bankarskoj praksi.Successful banks base their operations on the principles of liquidity, profitability and safety. Therefore, the correct assessment of the ability of a loan applicant to carry out certain obligations is of crucial importance for the functioning of a bank. In the past few decades several credit scoring models have been developed to provide support to credit analysts in the assessment of a loan applicant. This paper presents three statistical methods that are used for this purpose in the area of credit risk management: logistical regression, discriminatory analysis and survival analysis. Their implementation in the banking sector was motivated to a great extent by the development and application of information and communication technologies. This paper aims to point out the most important theoretical aspects of these methods, but also to actualise the need for the development and application of the credit scoring model in Croatian banking practice