Создание и анализ карт показателей кредита

Моделирование кредитной карты показателей, раскладывание, подбор модели, получение точек и счетов, валидация модели, вероятность дефолта с помощью Financial Toolbox™

Инструменты для моделирования карты показателей кредита доступны в Financial Toolbox.

Для получения информации о разработке карт результатов кредитования см. раздел Создание карт показателей кредитования.

Объекты

creditscorecardСоздание creditscorecard объект для создания модели карты показателей кредита

Функции

autobinningВыполните автоматическое раскладывание для заданных предикторов
bininfoВерните информацию о интервале предиктора
predictorinfoСводные данные свойств предиктора карты показателей кредита
fillmissingЗамените отсутствующие значения для предикторов карты показателей кредита
modifybinsИзмените интервалы предиктора
modifypredictorУстановите свойства предикторов карты показателей кредита
bindataПривязанные переменные предиктора
plotbinsПостройте счетчики гистограммы для переменных
fitmodelПодбор логистической регрессионной модели к данным о весе доказательств (WOE)
fitConstrainedModelПодгонка логистической регрессионной модели к данным о весе доказательств (WOE) с учетом ограничений на коэффициенты модели
setmodelУстановите предикторы модели и коэффициенты
displaypointsВозвращаемые точки на предиктор на интервал
formatpointsФормат точек карты показателей и масштабирование
scoreВычислите кредитные счета для заданных данных
probdefaultВероятность дефолта для данного набора данных
validatemodelПроверьте модель карты показателей качества кредита
compactСоздайте компактную кредитную карту результатов

Темы

Пример для анализа карты показателей кредита

В этом примере показано, как создать creditscorecard объект, данные интервала, отображение и график информации о привязанных данных.

Моделирование карты показателей кредита с отсутствующими значениями

В этом примере показаны альтернативные рабочие процессы для обработки отсутствующих значений при работе с creditscorecard объекты.

Сравнение кредитного скоринга с использованием деревьев логистической регрессии и принятия решений

В этом примере показан рабочий процесс создания и сравнения двух моделей кредитного скоринга: модель кредитного скоринга, основанная на логистической регрессии, и модель кредитного скоринга, основанная на деревьях решений.

Использование методов вывода отклонения с кредитными картами показателей

Этот пример демонстрирует жесткие и нечеткие подходы к увеличению для отклонения вывода.

Сравнение вероятности дефолта с использованием сквозных циклических и точечных моделей

В этом примере показано, как работать с данными панели потребительских кредитов для создания моделей на протяжении всего цикла (TTC) и на определенный момент времени (PIT) и сравнения их соответствующих вероятностей дефолта (PD).

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте