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消费信贷风险是指由于客户不偿还(违约)消费信贷产品,如抵押贷款、无担保个人贷款、信用卡和透支而造成的损失风险。对于信用记分卡,使用Binning Explorer应用程序对数据集和信用记分卡预测器执行交互式分类。金融工具箱™中提供额外的信用记分卡建模工具,统计学和机器学习工具箱™中提供额外的分类模型。
将不同类型的模型适合于给定损失(LGD)数据。这个例子演示了以下方法:
利用消费者(零售)信贷面板数据,将观察到的不同水平的违约概率可视化。它还展示了如何拟合Cox比例风险(PH)模型,也称为Cox回归,以预测pd。此外,它还展示了如何执行压力测试分析,如何建模生命周期pd,以及如何计算生命周期预期信用损失(ECL)值。
使用消费者信贷面板数据创建整个周期(TTC)和时间点(PIT)模型,并比较它们各自的违约概率(PD)。
创建、训练和比较三个用于预测信用违约概率的深度学习网络。
使用深度神经网络训练信用风险的违约概率预测。该示例还展示了如何使用局部可解释的模型不可知解释(LIME)和Shapley值可解释技术来理解模型的预测。此外,该实例分析了样本外值的模型预测,并进行了压力测试分析。
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