基于Logistic模型的商业银行信用风险分析

基于Logistic模型的商业银行信用风险分析

论文摘要

商业银行在金融体系中占据重要的地位,信用风险成为影响商业银行自身发展稳定的主要因素。本文将商业银行信贷数据进行卡方分箱,利用Logistic回归模型来预测贷款用户的违约概率,以AUC作为评价指标,结果表明基于Logistic回归模型的AUC值为0.75,模型效果良好,对商业银行进行风险管理有重要意义。

论文目录

  • 一、引言
  • 二、数据来源和评价方法
  •   (一)样本来源
  •   (二)评价方法
  • 三、卡方分箱与WOE编码
  •   (一)卡方分箱
  •   (二)WOE编码
  • 四、Logistic回归模型的建立
  •   (1)单变量分析
  •   (2)多变量分析
  •   (3)模型参数估计和显著性检验
  • 五、结论与建议
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 朱丽云

    关键词: 卡方分箱,违约风险,回归

    来源: 品牌研究 2019年19期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学

    专业: 金融

    单位: 华南理工大学

    分类号: F832.33

    DOI: 10.19373/j.cnki.14-1384/f.2019.19.005

    页码: 17-18

    总页数: 2

    文件大小: 45127K

    下载量: 658

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