Credit Score Application and Barriers Faced by Banks in the Credit Sector in Albania (eBook)
71 Seiten
GRIN Publishing (Verlag)
978-3-668-56003-1 (ISBN)
From a lender's performance analysis one of the main causes is the lack of information exchange in the lending market. Also, the credit information system acts as a mediator and regulator of asymmetric information and also to increase transparency in the lending market. In the interest of all stakeholders in Albania (financial institutions, supervisory institutions, government, consumers, etc.) towards financial stability and economic growth in Albania, CIS becomes increasingly necessary towards the consolidation and maintenance of a sound and sound financial system.
Credit scoring as a product of CIS through the application of data mining techniques is a growing trend. The decision tree, basic classification rules, expert systems, and any other techniques obtained outside the mini graph techniques and various hybrid combinations are usable and welcome in the scoring industry in the banking sector due to their explicit acceptance / rejection conditions of applicants. Selected literature addresses the challenges faced by banks' lending practices and the role of the Credit Information System (CIS). The growth in demand for loans has led to the need for more formal and more objective methods (generally known as credit scoring) to help credit providers decide whether to grant loans to a borrower, through technology advancement Computer and exponential database growth.
In some research it is noted that based on information from some countries around the globe, it is concluded that the existence of credit registers is linked to increased lending volume, lending to business, improved access to finance and a more stable banking sector. The same situation is also presented for Albania, according to this paper.
Erscheint lt. Verlag | 30.10.2017 |
---|---|
Verlagsort | München |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management |
Schlagworte | Albania • credit information system • credit risk • Credit Scoring • Data Mining |
ISBN-10 | 3-668-56003-X / 366856003X |
ISBN-13 | 978-3-668-56003-1 / 9783668560031 |
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Größe: 1,4 MB
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