商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)信用評(píng)級(jí)體系建設(shè)研究-資料下載頁(yè)
2025-06-26 14:21本頁(yè)面
【正文】 邏輯回歸模型產(chǎn)生評(píng)分卡邏輯回歸模型是在定量的基礎(chǔ)上解釋客戶基礎(chǔ)特征與違約對(duì)數(shù)發(fā)生比之間的關(guān)系。因此，通過(guò)對(duì)邏輯回歸模型的系數(shù)進(jìn)行一系列變換，可獲得評(píng)分卡各指標(biāo)特征項(xiàng)的分值?！ 。ǎ保┎捎每茖W(xué)的數(shù)據(jù)挖掘理論為依據(jù)。指標(biāo)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、模型建立檢驗(yàn)過(guò)程等幾個(gè)方面更加科學(xué)、準(zhǔn)確；利用逐步回歸方法，只有對(duì)好壞客戶區(qū)分能力明顯的變量才進(jìn)入模型。 ?。ǎ玻┰谥笜?biāo)設(shè)計(jì)上，新評(píng)分卡指標(biāo)更加精簡(jiǎn)。評(píng)分卡只包含10個(gè)指標(biāo)。去除了婚姻、戶口性質(zhì)、最高學(xué)歷、居住性質(zhì)、居住面積、產(chǎn)權(quán)、資產(chǎn)、單位性質(zhì)、職務(wù)、行業(yè)等各特征項(xiàng)的違約比率相近的指標(biāo)以及在模型中不顯著的指標(biāo)?！ 。┠Ｐ万?yàn)證 建立好申請(qǐng)?jiān)u分卡以后還需要對(duì)其表現(xiàn)進(jìn)行一系列的度量，也就是說(shuō)對(duì)評(píng)分卡區(qū)分好、壞客戶的能力進(jìn)行檢驗(yàn)。驗(yàn)證模型是十分關(guān)鍵的一步。如果模型驗(yàn)證的效果不佳，可能是由于數(shù)據(jù)問(wèn)題、變量匹配差或建模技術(shù)造成的。驗(yàn)證模型有很多種方法，下面簡(jiǎn)要介紹幾種常有方法?！ ”Ａ魳颖痉ㄊ且环N常用的信用評(píng)分模型檢驗(yàn)方法。這種方法是在建立信用評(píng)分模型時(shí)將樣本隨機(jī)地分為兩部分——建模數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)，并利用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)所建立的模型進(jìn)行檢驗(yàn)的方法?！ ?——KolmogorovSmirnov(KS)檢驗(yàn) KS檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥^(qū)分好壞客戶能力的方法之一。一個(gè)好的信用評(píng)分卡可以通過(guò)分值區(qū)分好壞客戶，也就是說(shuō)壞客戶的得分較低好客戶的得分較高。KS統(tǒng)計(jì)量可表示為好客戶分?jǐn)?shù)累計(jì)百分比與壞客戶分?jǐn)?shù)累計(jì)百分比之差的最大值。KS統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)需配合好壞客戶分?jǐn)?shù)累計(jì)分布曲線進(jìn)行分析?！ ?Operating Characteristic(ROC)曲線 與KS統(tǒng)計(jì)量不同，ROC曲線是利用好、壞客戶分?jǐn)?shù)分布的全部信息對(duì)評(píng)分卡區(qū)分能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。ROC曲線描述了當(dāng)分?jǐn)?shù)值發(fā)生變化時(shí)，評(píng)分卡的分類特性。圖中對(duì)角線（綠色直線）代表了隨機(jī)分類的情況。ROC曲線向左上角彎曲的越多，表示評(píng)分卡區(qū)分能力越好。相應(yīng)的ROC曲線越接近對(duì)角線（也即越接近隨機(jī)分類情況），表明評(píng)分卡區(qū)分能力越弱?！ D4是新建立的信用評(píng)分卡與公司原有評(píng)分卡的對(duì)比，新的ROC曲線向左上角彎曲的更多，表明新評(píng)分卡區(qū)分能力優(yōu)于原有信用評(píng)分卡?！ 。ㄆ撸┠Ｐ蛻?yīng)用 在模型經(jīng)過(guò)驗(yàn)證后，必須將模型產(chǎn)生的結(jié)果寫(xiě)入日常使用的決策系統(tǒng)中，作為未來(lái)決策的參考。在該階段，IT部門扮演著關(guān)鍵的角色，但熟悉業(yè)務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理及統(tǒng)計(jì)方法的人員的配合也很重要。此外，必須編寫(xiě)相關(guān)文檔及進(jìn)行人員培訓(xùn)。這樣，在系統(tǒng)測(cè)試時(shí)有助于評(píng)估系統(tǒng)運(yùn)作是否與先前設(shè)定的目標(biāo)一致，也能降低未來(lái)使用時(shí)對(duì)于評(píng)分的誤解或誤用?！ 。ò耍┠Ｐ透櫯c反饋 評(píng)分模型的預(yù)測(cè)能力會(huì)因時(shí)間不同而有變化，通過(guò)定期及持續(xù)性的模型監(jiān)控，可以確認(rèn)模型的預(yù)測(cè)能力是否仍在合理范圍內(nèi)。若模型的預(yù)測(cè)能力與發(fā)展模型時(shí)有了顯著的差異，則必須調(diào)整評(píng)分模型的結(jié)果或重新建構(gòu)新的評(píng)分模型?！ ≡u(píng)分模型可以預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)生客戶違約的概率，假設(shè)高風(fēng)險(xiǎn)有高收益，對(duì)于同樣的客戶，風(fēng)險(xiǎn)管理人員與市場(chǎng)分析人員可能會(huì)有不一致的看法，將應(yīng)用模型所產(chǎn)生的決策記錄下來(lái)，持續(xù)追蹤，并相應(yīng)調(diào)整決策，則能夠找到風(fēng)險(xiǎn)與收益的平衡點(diǎn)。
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1