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銀行評分卡系統采用什么方法

生活經驗


銀行評分卡系統采用什么方法

文章插圖
1、數據收集和準備：收集與申請人相關的數據，這些數據可能包括個人身份信息、財務狀況、歷史信用記錄等 。然后對數據進行清洗、整理和準備 。
2、變量選擇：在準備好的數據中，選擇與信用風險相關的變量，如年齡、收入、債務水平等 。這些變量應具有統計和業務意義，以預測借款人的信用風險 。
3、樣本劃分：將數據集劃分為訓練集和測試集 。通常，約百分之70-80的數據用于模型開發和訓練，剩余的數據用于評估模型的性能 。
【銀行評分卡系統采用什么方法】4、模型開發：使用訓練集的數據 ， 應用邏輯回歸等統計模型來建立評分卡模型 。邏輯回歸模型可以根據借款人的屬性和歷史數據 ， 預測其違約概率 。