Analysis of The Debtor's Endurance using Cox Regression Semiparametric Method

Vitri Aprilla Handayani, Widya Reza, A. S. Anggraeni, Garry Rusmadi
{"title":"Analysis of The Debtor's Endurance using Cox Regression Semiparametric Method","authors":"Vitri Aprilla Handayani, Widya Reza, A. S. Anggraeni, Garry Rusmadi","doi":"10.34010/jika.v12i1.7194","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"The aim of this research was conducted to determine the factors that influence the resilience of car loan debtors in an area. The research method used is semiparametric Cox regression on secondary data, WAREHOUSE consisting of the customer profile (demography) and historical payment consisting of 25 observed variables. The Cox regression model used in this study is a proportional hazard Cox regression model. Based on the description of the data, it shows that there is a risk of defaulting debtors who have been past due compared to never past due. Cox proportional hazard regression model with the semiparametric method can be used to identify factors that affect debtor resilience. Of the 25 variables observed, there is one variable, namely the X16 (Age) variable which does not significantly affect the debtor's endurance. \nKeywords: Debtor Resistance; Historical Payment; Semiparametric; Cox Regression; Proportional Hazard \n  \nPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang berpengaruh terhadap daya tahan debitur kredit mobil di suatu wilayah. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah semiparametric regresi cox pada data sekunder, warehouse yang terdiri profil (demographi) customer dan historycal payment terdiri atas 25 varibel yang diamati. Model regresi Cox yang digunakan pada penelitian ini adalah model regresi Cox hazard proporsional. Berdasarkan deskripsi data menunjukkan adanya risiko debitur gagal bayar yang Pernah Past Due dibandingkan Never Past Due. Model regresi cox proportional hazard dengan metode semiparametrik dapat digunakan untuk mengedentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi daya tahan debitur. Dari 25 variable yang diamati ada 1 (satu) variable yaitu peubah X16 (Age) yang tidak signifikan berpengaruh terhadap daya tahan debitur. \nKata Kunci: Daya Tahan Debitur; Riwayat Pembayaran; Semiparametrik; Regresi Cox; Proporsi Hazard","PeriodicalId":34882,"journal":{"name":"Jurnal Ilmu Keuangan dan Perbankan","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Ilmu Keuangan dan Perbankan","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.34010/jika.v12i1.7194","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

The aim of this research was conducted to determine the factors that influence the resilience of car loan debtors in an area. The research method used is semiparametric Cox regression on secondary data, WAREHOUSE consisting of the customer profile (demography) and historical payment consisting of 25 observed variables. The Cox regression model used in this study is a proportional hazard Cox regression model. Based on the description of the data, it shows that there is a risk of defaulting debtors who have been past due compared to never past due. Cox proportional hazard regression model with the semiparametric method can be used to identify factors that affect debtor resilience. Of the 25 variables observed, there is one variable, namely the X16 (Age) variable which does not significantly affect the debtor's endurance. Keywords: Debtor Resistance; Historical Payment; Semiparametric; Cox Regression; Proportional Hazard   Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang berpengaruh terhadap daya tahan debitur kredit mobil di suatu wilayah. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah semiparametric regresi cox pada data sekunder, warehouse yang terdiri profil (demographi) customer dan historycal payment terdiri atas 25 varibel yang diamati. Model regresi Cox yang digunakan pada penelitian ini adalah model regresi Cox hazard proporsional. Berdasarkan deskripsi data menunjukkan adanya risiko debitur gagal bayar yang Pernah Past Due dibandingkan Never Past Due. Model regresi cox proportional hazard dengan metode semiparametrik dapat digunakan untuk mengedentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi daya tahan debitur. Dari 25 variable yang diamati ada 1 (satu) variable yaitu peubah X16 (Age) yang tidak signifikan berpengaruh terhadap daya tahan debitur. Kata Kunci: Daya Tahan Debitur; Riwayat Pembayaran; Semiparametrik; Regresi Cox; Proporsi Hazard
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
用Cox回归半参数法分析债务人的承受能力
本研究的目的是确定影响某一地区汽车贷款债务人弹性的因素。所使用的研究方法是二次数据的半参数Cox回归,仓库由客户档案(人口学)组成,历史付款由25个观察变量组成。本研究中使用的Cox回归模型为比例风险Cox回归模式。根据对数据的描述,它表明,与从未逾期的债务人相比,逾期的债务人有违约的风险。Cox比例风险回归模型和半参数方法可以用来识别影响债务人弹性的因素。在观察到的25个变量s中,有一个变量,即X16(年龄)变量,它不会显著影响债务人的承受能力。关键词:历史付款;半参数;Cox回归;比例危险本研究中使用的研究方法是对二次数据进行半参数回归,仓库由客户档案(人口统计)和历史付款组成,历史付款由25个观察变量组成。本研究中使用的Cox回归模型是比例Cox风险回归模型。根据数据描述,与“永不过期”相比,存在债务人未能支付先前到期款项的风险。半参数方法的cox比例风险回归模型可用于识别影响债务人承受能力的因素。在观察到的25个变量中,一个变量是X16(年龄)的变化,它不会显著影响债务人的承受能力。关键字:付款历史记录;半参数;Cox回归;危险比
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
8 weeks
期刊最新文献
The Effect of Financial Fundamentals on Stock Returns with Sustainability as a Intervening Variable The Effect of Implementing OJK-BOX (OBOX) Application in The Relationship Among NPL, BOPO, and Cash Ratio on The Profitability of Rural Bank (BPR) in East Java Implementasi Konsep Ekonomi Islam pada Sektor Pertanian berbasis Kearifan Lokal dan Tantangan Pembiayaan di Perbankan Syariah The Determinan Profitabilitas Bank Umum Syariah Di Indonesia Dengan Dana Pihak Ketiga Sebagai Variabel Moderating Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Pembiayaan Bermasalah PT Bank Muamalat Tbk
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1