Постройте наблюдаемые уровни по умолчанию по сравнению с предсказанными ФУНТАМИ на сгруппированных данных
modelAccuracyPlot(
строит наблюдаемые уровни по умолчанию по сравнению с предсказанными вероятностями значения по умолчанию (PD). pdModel
,data
,GroupBy
)GroupBy
требуется и может быть любой столбец в data
введите (не обязательно переменная модели). modelAccuracyPlot
функция вычисляет наблюдаемый PD как уровень по умолчанию каждой группы и предсказанного PD как средний PD для каждой группы. modelAccuracyPlot
сравнение поддержек с образцом модели.
modelAccuracyPlot(___,
задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущем синтаксисе.Name,Value
)
задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущем синтаксисе и возвращается, фигура обрабатывают h
= modelAccuracyPlot(ax
,___,Name,Value
)h
.
[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.
fitLifetimePDModel
| Logistic
| modelAccuracy
| modelDiscrimination
| modelDiscriminationPlot
| predict
| predictLifetime
| Probit