(2)RiskCalc模型
RiskCalc模型是在傳統(tǒng)信用評分技術基礎上發(fā)展起來的一種適用于非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預測違約的一組變量，經過適當變換后運用Logit/Probit回歸技術預測客戶的違約概率。
①收集大量的公司數(shù)據(jù);
②對數(shù)據(jù)進行樣本選擇和異常值處理;
③逐一分析變換各風險因素的單調性、違約預測能力及彼此間的相關性，初步選擇出違約預測能力強、彼此相關性不高的20～30個風險因素;
④運用Logit/Probit回歸技術從初步因素中選擇出9～11個的風險因素，并確?；貧w系數(shù)具有明確的經濟含義，各變量間不存在多重共線性;
⑤在建模外樣本、時段外樣本中驗證基于建模樣本所構建模型的違約區(qū)分能力，確保模型的橫向適用性和縱向前瞻性;
⑥對模型輸出結果進行校正，得到最終各客戶的違約概率。
RiskCalc模型是在傳統(tǒng)信用評分技術基礎上發(fā)展起來的一種適用于非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預測違約的一組變量，經過適當變換后運用Logit/Probit回歸技術預測客戶的違約概率。
①收集大量的公司數(shù)據(jù);
②對數(shù)據(jù)進行樣本選擇和異常值處理;
③逐一分析變換各風險因素的單調性、違約預測能力及彼此間的相關性，初步選擇出違約預測能力強、彼此相關性不高的20～30個風險因素;
④運用Logit/Probit回歸技術從初步因素中選擇出9～11個的風險因素，并確?；貧w系數(shù)具有明確的經濟含義，各變量間不存在多重共線性;
⑤在建模外樣本、時段外樣本中驗證基于建模樣本所構建模型的違約區(qū)分能力，確保模型的橫向適用性和縱向前瞻性;
⑥對模型輸出結果進行校正，得到最終各客戶的違約概率。