信用評分模型的開發(fā)及probit回歸在模型中的應(yīng)用.pdf

1、信用風(fēng)險作為最主要的金融風(fēng)險類型，是當(dāng)前金融界的最大課題。我國信貸業(yè)正進入飛速發(fā)展時期，許多銀行相繼提出建設(shè)零售銀行的宏偉藍(lán)圖，這使得各銀行信貸業(yè)務(wù)量日益巨大。傳統(tǒng)的人工授信已經(jīng)無法適應(yīng)這種需求，信用評分模型這一在國外銀行業(yè)和信貸業(yè)逐步興起的技術(shù)，也必將在中國得到廣泛運用。在銀行業(yè)競爭日益激烈的情況下，信用評分的研究和模型的選取成為銀行面臨的一項極富有挑戰(zhàn)性的管理問題。probit回歸是與logistic回歸十分類似的廣義線性模型，用于

2、解決因變量的二分類問題。在建立信用評分模型時，logistic回歸是一種十分常用的統(tǒng)計方法，而probit回歸在這方面卻極少論及。本文利用probit回歸建立申請信用評分模型，計算每個客戶的違約概率，進而將客戶分為兩類，并對模型的分類效果進行了檢驗。
　　 本文首先從監(jiān)管要求和銀行內(nèi)在需求兩個方面闡述了大力發(fā)展信用評分模型的必要性，并概括總結(jié)了信用評分模型在應(yīng)用中表現(xiàn)出來的巨大優(yōu)勢。
　　 本文的第二章介紹了國內(nèi)外信用評

3、分模型的發(fā)展現(xiàn)狀，并對現(xiàn)有的建立信用評分模型的常用方法進行了描述和討論，并比較了這些方法的優(yōu)劣，最后又對變量指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)處理的常用方法進行了介紹。
　　 本文的第三章是重點內(nèi)容，首先介紹了建立信用評分模型的開發(fā)流程和所要面對的問題，這些問題包括模型分類、風(fēng)險因素變量清單選取、壞樣本數(shù)據(jù)定義及識別、建模數(shù)據(jù)來源等。然后，重點論述了建立模型的probit回歸及檢驗?zāi)Ｐ头诸惽闆r的ROC曲線及CAP曲線及相關(guān)量化指標(biāo)。