แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Predictive power of credit scoring questions: case of SMEs loan approvals
อำนาจในการพยากรณ์ของคำถามคะแนนเครดิต: กรณีการอนุมัติเงินกู้ SMEs

Organization : Mahanakorn University of Technology.Faculty of Business Administration.Department of Management
keyword: Predictive power
; Credit Scoring
; SMEs
; Loan Approval
; NPLs
Abstract: This research paper aimed to examine predictive power of credit scoring questions being used for screening small and medium enterprises (SMEs) loan applicants. The questions and data of 619 applicants from a non-disclosed leading bank for SMEs in Thailand were explored. Firstly, the exploratory factor analysis was employed. The results showed that from the 12 questions being used in the credit scoring system, there were 5 extracted factors. Secondly, in order to prove predictive power of the questions, the 5 extracted factors were used as predictors or explanatory variables in a Binary Logit model for the non-performing loans ( NPLs) classification, i.e. being NPLs or normal debt status. Using step- wise regression technique, 3 factors remained in the model. The 3 factors were "Time and Size", "Debt Records", and "Debt Burden". Consequently, the implication was that for screening SMEs application, credit providers should pay more attention to the questions related to the 3 factors. Meanwhile, as suggested by the model, for the excluded factors, i.e. "Income Reliability" and " Business Prospective", these factors may also still be considered but with comparatively less importance. Although the overall model predictive accuracy was at 69.3%, the percentage was at 31.5% for correctly predicted NPLs cases. Thus, more studies on the credit scoring questions and also more varieties of the models are needed.
Mahanakorn University of Technology. Library
Address: BANGKOK
Email: mutelibrary@gmail.com
Created: 2563
Modified: 2022-03-10
Issued: 2022-03-10
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : วารสารบริหารธุรกิจเทคโนโลยีมหานคร ปีที่ 17, ฉบับที่ 2 (ก.ค.-ธ.ค. 2563), หน้า 202-219
eng
©copyrights Mahanakorn University of Technology
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 p_202-219.pdf 874.36 KB3 2022-05-30 23:37:06
ใช้เวลา
0.033813 วินาที

Nopmanee Parungrojrat
Title Contributor Type
Stock price forecasting: geomentric brownian motion and monte carlo simulation techniques
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร
Nopmanee Parungrojrat ;Akaranant Kidsom

บทความ/Article
Predictive power of credit scoring questions: case of SMEs loan approvals
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร
Nopmanee Parungrojrat

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 18
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,399
รวม 2,417 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 125,923 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,028 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 66 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 10 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 6 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 4 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 2 ครั้ง
รวม 127,039 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.104