Метод порядковой регрессии в кредитном скоринге

Груздев Артем Владимирович


	1		Категории порядковых зависимых переменных и линейная регрессия
	2		Обобщенные линейные модели Таблица 1. Гипотетическое распределение категорий порядковой переменной
	3		Таблица 2. Связывающие функции
	5		Рис. 1. Распределение категорий переменной «Статус состояния счета»
	6		Таблица 3. Информация о приближении модели Таблица 4. Критерий согласия
	7		Таблица 5. Псевдо-R-квадрат Таблица 6. Статус состояния счета и предсказанная категория
	8		Таблица 7. Тест параллельных линий
	9		Таблица 8. Информация о приближении модели Таблица 9. Псевдо-R-квадрат
	10		Таблица 10. Статус состояния счета и предсказанная категория Таблица 11. Оценки параметров регрессии
	11		Таблица 12. Параметры расчета
	12		Выводы Рис. 2. Прогноз

Ключевые слова: порядковая регрессия, накопленная вероятность, компонент положения, компонент масштаба, связывающая функция, дефолт, прогноз, вероятности дефолта для физического лица

Аннотация

В данной статье рассматривается модель порядковой регрессии для оценки кредитоспособности. Данная модель напоминает модель логистической регрессии. Отличие порядковой регрессии от логистической в том, что зависимая переменная в рассматриваемой модели является порядковой. Это позволяет сделать прогноз дефолта сразу по нескольким выделенным категориям зависимой переменной, упорядочить аппликантов по степени нарастания или убывания кредитного риска.

Журнал: «Клиентинг и управление клиентским портфелем» — №2, 2019 (© Издательский дом Гребенников)

Объем в страницах: 13

Кол-во знаков: около 22,887

Библиографическая ссылка: печать / интернет

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

Груздев Артем Владимирович

Директор исследовательской компании «Гевисста».

г. Москва

Другие статьи автора 6

Электронная библиотека