商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)信用評級體系建設(shè)研究-資料下載頁
2025-06-26 14:21本頁面
【正文】 邏輯回歸模型產(chǎn)生評分卡邏輯回歸模型是在定量的基礎(chǔ)上解釋客戶基礎(chǔ)特征與違約對數(shù)發(fā)生比之間的關(guān)系。因此，通過對邏輯回歸模型的系數(shù)進(jìn)行一系列變換，可獲得評分卡各指標(biāo)特征項的分值?！ 。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、數(shù)據(jù)分析、模型建立檢驗過程等幾個方面更加科學(xué)、準(zhǔn)確；利用逐步回歸方法，只有對好壞客戶區(qū)分能力明顯的變量才進(jìn)入模型?！ 。ǎ玻┰谥笜?biāo)設(shè)計上，新評分卡指標(biāo)更加精簡。評分卡只包含10個指標(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万炞C 建立好申請評分卡以后還需要對其表現(xiàn)進(jìn)行一系列的度量，也就是說對評分卡區(qū)分好、壞客戶的能力進(jìn)行檢驗。驗證模型是十分關(guān)鍵的一步。如果模型驗證的效果不佳，可能是由于數(shù)據(jù)問題、變量匹配差或建模技術(shù)造成的。驗證模型有很多種方法，下面簡要介紹幾種常有方法?！ ”Ａ魳颖痉ㄊ且环N常用的信用評分模型檢驗方法。這種方法是在建立信用評分模型時將樣本隨機地分為兩部分——建模數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，并利用測試數(shù)據(jù)對所建立的模型進(jìn)行檢驗的方法?！ ?——KolmogorovSmirnov(KS)檢驗 KS檢驗是檢驗?zāi)Ｐ蛥^(qū)分好壞客戶能力的方法之一。一個好的信用評分卡可以通過分值區(qū)分好壞客戶，也就是說壞客戶的得分較低好客戶的得分較高。KS統(tǒng)計量可表示為好客戶分?jǐn)?shù)累計百分比與壞客戶分?jǐn)?shù)累計百分比之差的最大值。KS統(tǒng)計量的檢驗需配合好壞客戶分?jǐn)?shù)累計分布曲線進(jìn)行分析?！ ?Operating Characteristic(ROC)曲線 與KS統(tǒng)計量不同，ROC曲線是利用好、壞客戶分?jǐn)?shù)分布的全部信息對評分卡區(qū)分能力進(jìn)行評價。ROC曲線描述了當(dāng)分?jǐn)?shù)值發(fā)生變化時，評分卡的分類特性。圖中對角線（綠色直線）代表了隨機分類的情況。ROC曲線向左上角彎曲的越多，表示評分卡區(qū)分能力越好。相應(yīng)的ROC曲線越接近對角線（也即越接近隨機分類情況），表明評分卡區(qū)分能力越弱。 圖4是新建立的信用評分卡與公司原有評分卡的對比，新的ROC曲線向左上角彎曲的更多，表明新評分卡區(qū)分能力優(yōu)于原有信用評分卡。 ?。ㄆ撸┠Ｐ蛻?yīng)用 在模型經(jīng)過驗證后，必須將模型產(chǎn)生的結(jié)果寫入日常使用的決策系統(tǒng)中，作為未來決策的參考。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)險管理及統(tǒng)計方法的人員的配合也很重要。此外，必須編寫相關(guān)文檔及進(jìn)行人員培訓(xùn)。這樣，在系統(tǒng)測試時有助于評估系統(tǒng)運作是否與先前設(shè)定的目標(biāo)一致，也能降低未來使用時對于評分的誤解或誤用?！ 。ò耍┠Ｐ透櫯c反饋 評分模型的預(yù)測能力會因時間不同而有變化，通過定期及持續(xù)性的模型監(jiān)控，可以確認(rèn)模型的預(yù)測能力是否仍在合理范圍內(nèi)。若模型的預(yù)測能力與發(fā)展模型時有了顯著的差異，則必須調(diào)整評分模型的結(jié)果或重新建構(gòu)新的評分模型?！ ≡u分模型可以預(yù)測未來發(fā)生客戶違約的概率，假設(shè)高風(fēng)險有高收益，對于同樣的客戶，風(fēng)險管理人員與市場分析人員可能會有不一致的看法，將應(yīng)用模型所產(chǎn)生的決策記錄下來，持續(xù)追蹤，并相應(yīng)調(diào)整決策，則能夠找到風(fēng)險與收益的平衡點。
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