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银行《风险管理》串讲笔记:RiskCalc模型
RiskCalc模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型,其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量,经过适当变换后运用Logit/Probit回归技术预测客户的违约概率。
①收集大量的公司数据;
②对数据进行样本选择和异常值处理;
③逐一分析变换各风险因素的单调性、违约预测能力及彼此间的相关性,初步选择出违约预测能力强、彼此相关性不高的20~30个风险因素;
④运用Logit/Probit回归技术从初步因素中选择出9~11个最优的风险因素,并确保回归系数具有明确的经济含义,各变量间不存在多重共线性;
⑤在建模外样本、时段外样本中验证基于建模样本所构建模型的违约区分能力,确保模型的横向适用性和纵向前瞻性;
⑥对模型输出结果进行校正,得到最终各客户的违约概率。
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