dr Błażej Kochański | Gdańsk University of Technology

Page content

dr Błażej Kochański

Contact:

email:
blazej.kochanski@pg.edu.pl
website:
https://mostwiedzy.pl/blazej-kochanski,744456-1

Positions:

Assistant professor

workplace:
Katedra Statystyki i Ekonometrii
Gmach B, 810
phone:
+48 58 348 6013
dr Błażej Kochański

Publications:

  1. Z powodu pandemii COVID-19 zmarły miliony ludzi na całym świecie. Jak wynika z wielu badań, szczepienia przeciw chorobie wywołanej wirusem SARS-CoV-2 okazały się środ-kiem ograniczającym skalę zachorowań i liczbę zgonów. Celem badania omawianego w artyku-le jest pomiar skali pandemii w Polsce za pomocą liczby nadmiarowych zgonów w podregio-nach według klasyfikacji NUTS 3 i w grupach wieku, a następnie określenie zależności pomiędzy...

    Full text available to download

  2. Publication

    The AUC, i.e. the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve, or its scaled version, the Gini coefficient, are the standard measures of the discriminatory power of credit scoring. Using binormal ROC curve models, we show how the shape of the curves affects the economic benefits of using scoring models with the same AUC. Based on the results, we propose that the shape parameter of the fitted ROC curve is reported...

    Full text available to download

  3. Publication

    Celem artykułu jest przedstawienie i uzasadnienie interpretacji klasycznego współczynnika kurtozy jako miary grubości ogonów oraz zaproponowanie modyfikacji treści dydaktycznych w tym zakresie. W wielu polskich podręcznikach akademickich podaje się, że współczynnik kurtozy (lub ekscesu) mierzy „wysmukłość”, „spiczastość” lub „spłaszczenie” rozkładu. Taka interpretacja jest nieprawidłowa. Kurtoza mierzy bowiem w istocie stopień...

    Full text available to download

  4. Publication

    - Risks - Year 2022

    In the practice of credit-risk management, the models for receiver operating characteristic (ROC) curves are helpful in describing the shape of an ROC curve, estimating the discriminatory power of a scorecard, and generating ROC curves without underlying data. The primary purpose of this study is to review the ROC curve models proposed in the literature, primarily in biostatistics, and to fit them to actual credit-scoring ROC data...

    Full text available to download

  5. We propose a simulation model of the retail lending market with two types of agents: borrowers searching for low interest rates and lenders competing through risk-based pricing. We show that individual banks observe adverse selection, even if every lender applies the same pricing strategy and a credit scoring model of comparable discrimination power. Additionally, the model justifies the reverse-S shape of the response rate curve....

    Full text available to download

data from Bridge of Knowledge open in new tab Bridge of Knowledge