Журнал противовирусных и антиретровирусных препаратов
Открытый доступ

Абстрактный

Логистическая модель кредитного риска на основе метода MCMC

Бин Чжао, Цзиньмин Цао

В этой статье метод Монте-Карло с цепями Маркова (MCMC) используется для оценки параметров логистического распределения, и этот метод используется для классификации уровней кредитного риска клиентов банка. OpenBUGS — это программное обеспечение для байесовского анализа, основанное на методе MCMC. В этой статье программное обеспечение OpenBUGS используется для байесовской оценки параметров модели биномиальной логистической регрессии и соответствующего ей доверительного интервала. Данные, используемые в этой статье, включают значения 20 переменных, которые могут быть связаны с просроченным кредитом 1000 клиентов. Сначала метод «Борута» применяется для отбора количественных показателей, которые оказывают существенное влияние на просроченный риск, а затем для обработки подразделов используется оптимальный метод сегментации. Затем мы фильтруем три наиболее полезные качественные переменные. В соответствии со значением WOE и IV и рассматриваем как одну горячую переменную. Наконец, было выбрано 10 переменных, и OpenBU-GS использовался для оценки параметров всех переменных. Из результатов можно сделать следующие выводы: наибольшее влияние на риск просрочки у клиента оказывают кредитная история клиента и текущее состояние расчетного счета, банку следует уделять больше внимания этим двум аспектам при оценке уровня риска клиента.