抗病毒与抗逆转录病毒杂志
开放获取

抽象的

基于MCMC方法的信用风险Logistic模型

赵斌、曹金明

本文采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法来估计Logistic分布的参数，并利用该方法对银行客户的信用风险等级进行分类。OpenBUGS是基于MCMC方法的贝叶斯分析软件。本文利用OpenBUGS软件给出了二项式Logistic回归模型参数及其相应置信区间的贝叶斯估计。本文使用的数据包括可能与1000个客户的逾期信用有关的20个变量的值。首先采用“Boruta”法筛选对逾期风险影响显着的量化指标，然后采用最优分段方法进行分段处理。接下来，我们过滤三个最有用的定性变量。根据WOE和IV值，并被视为一个热变量。最后，选择了10个变量，并使用OpenBU-GS估计了所有变量的参数。从结果中我们可以得出以下结论：客户的信用记录和支票账户的现有状况对客户的拖欠风险影响最大，银行在评估客户的风险水平时应更加关注这两方面。