Development of enterprise credit risk assessment model for Lithuanian credit unions

LTPlečiantis kredito unijoms, nebeefektyvūs tampa ekspertiniai kredito rizikos vertinimo metodai. Tad būtina taikyti kiekybinius rizikos vertinimo metodus ir pasitelkti objektyvią analitinę informaciją. Siekiant kuo tiksliau įvertinti potencialių paskolos gavėjų kredito riziką, kredito unijos turėtų taikyti statistinius kredito rizikos vertinimo modelius. Tačiau šiuolaikiniai kredito rizikos vertinimo modeliai dažniausiai pritaikyti bankiniam sektoriui. Todėl šio straipsnio tikslas - formuoti lobistinės regresijos įmonių kredito rizikos vertinimo modelį Lietuvos kredito unijoms. Modelio formavimo metu iš naujo apsvarstytas „gero“ ir „blogo“ skolininko apibrėžimas, ištirti finansiniai ir nefinansiniai rodikliai, kurie galėtų geriausiai apibūdinti nemokumo tikimybę, patobulinta modelio kūrimo metodologija ir pateiktas originalus logistinės regresijos įmonių kredito rizikos vertinimo modelis. [Iš leidinio]Reikšminiai žodžiai: Kredito rizikos vertinimas; Kredito unijos; Logistinė regresija; Credit risk assessment; Credit unions; Lithuania; Logistic regression.

ENAs credit unions expand the expert credit risk assessment methods are becoming ineffective. It becomes essential to apply quantitative risk assessment methods by employing objective analytical Information. Credit unions should apply statistical credit risk assessment models to assess credit risk of potential loan recipients as accurately as possible. However, current credit risk assessment models are usually adapted to the banking sector. Thus, the aim of this article is to form a logistic regression model of enterprise credit risk assessment for Lithuanian credit unions. Definitions of “good” and “bad” debtor are reconsidered when developing the model; financial and non- financial ratios able to best describe the probability of default are researched. Model development methodology has been improved and original logistic regression model of enterprise credit risk has been provided. [From the publication]