信用评级模型构建的统计学解读

• 作者: 何琬 夏利宇
• 来源期刊: 征信
• 学科: 经济
• 关键词: 信用评级模型 征信数据 评分卡 统计学
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信用评级
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: F832.4
• 字数: 6193字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-747X.2019.06.008

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何琬		21	98	6.0	9.0
2	夏利宇		10	13	2.0	3.0