In cooperation with a consumer credit company based in Stockholm, this bachelor thesis investigates if the customer profitability in the consumer credit market can be predicted with multiple linear regression. Data collected before the initial credit was accepted and data connected to the account activity of the customers' first nine months are analyzed. Further, it is examined if the findings could be useful in a profitability analysis and as a reduction of adverse selection. The findings show that a number of covariates express promising correlations with the costumer profitability. However, the prediction error is high and not efficient in individual cases. Further, some reduction in adverse selection, due to a decrease in asymmetric information between the customers and the company, can be identified, but further research is encouraged. Finally, potential improvements are discussed, especially concerning the choice of regression algorithm. / I samarbete med ett konsumentkreditbolag baserat i Stockholm undersöker detta kandidatexamensarbete om kundlönsamhet inom marknaden för konsumentkrediter kan förutsägas med hjälp av multipel linjär regression. Data består av information som insamlades innan den initiala kreditförfrågningen accepterades, och av kontoaktivitet under kundens nio första månader. Vidare undersöks om resultatet kan användas i en lönsamhetsanalys och som en metod för att minska snedvridet urval. Resultatet visar att ett antal kovariat uttrycker en lovande korrelation med kundlönsamheten. Dessvärre är felen från förutsägelserna stora och därför ineffektiva gällande estimering av individuella kunder. Fortsättningsvis kan det identifieras viss reduktion av snedvridet urval som en följd av minskad informationsasymmetri mellan kunderna och företaget, men vidare undersökning uppmuntras. Avslutningsvis diskuteras ett antal förbättringsmöjligheter, framför allt gällande val av regressionsalgoritm.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-311104 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Almgren, Andreas |
| Publisher | KTH, Matematisk statistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2021:303 |
Page generated in 0.0025 seconds