信用评级模型构建的统计学解读

发布时间：2024-03-12 03:09

　　不断累积的征信信息为判断借款人信用表现提供了数据支持,计算机技术的飞速发展为批量处理贷款申请提供了技术保障。金融机构利用统计方法建立信用评级模型,能够尽可能准确地挖掘违约借款人的信用特征,对借款人信用表现进行精准预判。从信用评级模型的概念入手,揭示信用评级模型的统计学本质,通过对比信用评级建模的输入端和输出端,即征信数据和信用评分卡,从统计学的视角解读建模过程中需要解决的数据离散化、特征选择、数据缺失、拒绝推断和数据不平衡五类技术难题。

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
一、信用评级模型的概念与本质
二、信用评级模型的输入与输出
三、信用评级建模需解决的统计问题
    (一) 数据离散化
    (二) 特征选择
    (三) 数据缺失
    (四) 拒绝推断
    (五) 数据不平衡



本文编号：3926445