predict

Вычислите условный PD

свернуть все на странице

Синтаксис

conditionalPD = predict(pdModel,data)

Описание

пример

conditionalPD = predict(pdModel,data) вычисляет условную вероятность значения по умолчанию (PD).

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

В этом примере показано, как использовать fitLifetimePDModel соответствовать данным Probit модель и затем предсказывает условную вероятность значения по умолчанию (PD).

Загрузка данных

Загрузите данные о кредитном портфеле.

load RetailCreditPanelData.mat
disp(head(data))
    ID    ScoreGroup    YOB    Default    Year
    __    __________    ___    _______    ____

    1      Low Risk      1        0       1997
    1      Low Risk      2        0       1998
    1      Low Risk      3        0       1999
    1      Low Risk      4        0       2000
    1      Low Risk      5        0       2001
    1      Low Risk      6        0       2002
    1      Low Risk      7        0       2003
    1      Low Risk      8        0       2004

disp(head(dataMacro))
    Year     GDP     Market
    ____    _____    ______

    1997     2.72      7.61
    1998     3.57     26.24
    1999     2.86      18.1
    2000     2.43      3.19
    2001     1.26    -10.51
    2002    -0.59    -22.95
    2003     0.63      2.78
    2004     1.85      9.48

Соедините два компонента данных в один набор данных.

data = join(data,dataMacro);
disp(head(data))
    ID    ScoreGroup    YOB    Default    Year     GDP     Market
    __    __________    ___    _______    ____    _____    ______

    1      Low Risk      1        0       1997     2.72      7.61
    1      Low Risk      2        0       1998     3.57     26.24
    1      Low Risk      3        0       1999     2.86      18.1
    1      Low Risk      4        0       2000     2.43      3.19
    1      Low Risk      5        0       2001     1.26    -10.51
    1      Low Risk      6        0       2002    -0.59    -22.95
    1      Low Risk      7        0       2003     0.63      2.78
    1      Low Risk      8        0       2004     1.85      9.48

Данные о разделе

Разделите данные на обучение и протестируйте разделы. 

nIDs = max(data.ID);
uniqueIDs = unique(data.ID);

rng('default'); % for reproducibility
c = cvpartition(nIDs,'HoldOut',0.4);

TrainIDInd = training(c);
TestIDInd = test(c);

TrainDataInd = ismember(data.ID,uniqueIDs(TrainIDInd));
TestDataInd = ismember(data.ID,uniqueIDs(TestIDInd));

Создайте Probit Пожизненная модель PD

Используйте fitLifetimePDModel создать Probit модель. 

pdModel = fitLifetimePDModel(data(TrainDataInd,:),"Probit",...
    'AgeVar','YOB',...
    'IDVar','ID',...
    'LoanVars','ScoreGroup',...
    'MacroVars',{'GDP','Market'},...
    'ResponseVar','Default');
disp(pdModel)
  Probit with properties:

        ModelID: "Probit"
    Description: ""
          Model: [1x1 classreg.regr.CompactGeneralizedLinearModel]
          IDVar: "ID"
         AgeVar: "YOB"
       LoanVars: "ScoreGroup"
      MacroVars: ["GDP"    "Market"]
    ResponseVar: "Default"

Отобразите базовую модель.

disp(pdModel.Model)
Compact generalized linear regression model:
    probit(Default) ~ 1 + ScoreGroup + YOB + GDP + Market
    Distribution = Binomial

Estimated Coefficients:
                               Estimate        SE         tStat       pValue   
                              __________    _________    _______    ___________

    (Intercept)                  -1.6267      0.03811    -42.685              0
    ScoreGroup_Medium Risk      -0.26542      0.01419    -18.704     4.5503e-78
    ScoreGroup_Low Risk         -0.46794     0.016364    -28.595     7.775e-180
    YOB                         -0.11421    0.0049724    -22.969    9.6208e-117
    GDP                        -0.041537     0.014807    -2.8052      0.0050291
    Market                    -0.0029609    0.0010618    -2.7885      0.0052954


388097 observations, 388091 error degrees of freedom
Dispersion: 1
Chi^2-statistic vs. constant model: 1.85e+03, p-value = 0

Предскажите на обучении и тестовых данных

Предскажите PD для наборов тестовых данных или обучения. 

DataSetChoice = "Training";
if DataSetChoice =="Training"
    Ind = TrainDataInd;
 else
    Ind = TestDataInd;
 end

% Predict conditional PD
PD = предсказывает (pdModel, данные (Ind, :));
голова (данные (Ind, :))
ans=8×7 table
    ID    ScoreGroup    YOB    Default    Year     GDP     Market
    __    __________    ___    _______    ____    _____    ______

    1      Low Risk      1        0       1997     2.72      7.61
    1      Low Risk      2        0       1998     3.57     26.24
    1      Low Risk      3        0       1999     2.86      18.1
    1      Low Risk      4        0       2000     2.43      3.19
    1      Low Risk      5        0       2001     1.26    -10.51
    1      Low Risk      6        0       2002    -0.59    -22.95
    1      Low Risk      7        0       2003     0.63      2.78
    1      Low Risk      8        0       2004     1.85      9.48


disp(PD(1:8))
    0.0095
    0.0054
    0.0045
    0.0039
    0.0036
    0.0036
    0.0017
    0.0009

Можно анализировать и подтвердить эти предсказания с помощью modelDiscrimination и modelAccuracy.

Входные параметры

свернуть все

Вероятность модели по умолчанию в виде ранее созданного Logistic или Probit объектное использование fitLifetimePDModel.

Типы данных: object

Данные в виде NumRows- NumCols таблица со спроектированными значениями предиктора, чтобы сделать пожизненные предсказания. Имена предиктора и типы данных должны быть сопоставимы с базовой моделью.

Типы данных: table

Выходные аргументы

свернуть все

Предсказанная условная вероятность значений по умолчанию, возвращенных как NumRows- 1 числовой вектор.

Больше о

свернуть все

Условный PD

Conditional PD является вероятностью установки по умолчанию, учитывая никакое значение по умолчанию все же.

Формула для условного PD

PDcond(t)=P{t−1≤T<t|T>t−1}

где T является временем, чтобы принять значение по умолчанию.

Например, предсказанный условный PD в течение второго года является вероятностью, что значения по умолчанию заемщика на втором году, учитывая, что заемщик не принял значение по умолчанию на первом году.

Ссылки

[1] Baesens, Барт, Дэниел Роеш и Харальд Шойле. Аналитика кредитного риска: техники измерений, приложения и примеры в SAS. Вайли, 2016.

[2] Беллини, Тициано. МСФО 9 и моделирование кредитного риска CECL и валидация: практическое руководство с примерами работало в R и SAS. Сан-Диего, CA: Elsevier, 2019.

[3] Breeden, Джозеф. Проживание с CECL: словарь моделирования. Санта-Фе, NM: наделенный даром предвидения LLC моделей, 2018.

Смотрите также

| | | | |

Темы

Введенный в R2020b

Документация Risk Management Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте