score

Вычислите кредитные рейтинги для данного набора данных для compactCreditScorecard объект

свернуть все на странице

Синтаксис

[Scores,Points] = score(csc,data)

Описание

пример

[Scores,Points] = score(csc,data) вычисляет кредитные рейтинги и точки для compactCreditScorecard объект (csc) на основе data. Недостающие данные переводят в NaN значения для соответствующих точек.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создать compactCreditScorecard объект, сначала создайте creditscorecard объект с помощью CreditCardData.mat файл, чтобы загрузить data (использование набора данных от Refaat 2011). 

load CreditCardData.mat 
sc = creditscorecard(data)
sc = 
  creditscorecard with properties:

                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: ''
                 VarNames: {1x11 cell}
        NumericPredictors: {1x7 cell}
    CategoricalPredictors: {'ResStatus'  'EmpStatus'  'OtherCC'}
           BinMissingData: 0
                    IDVar: ''
            PredictorVars: {1x10 cell}
                     Data: [1200x11 table]

Прежде, чем создать compactCreditScorecard объект, необходимо использовать autobinning и fitmodel с creditscorecard объект. 

sc = autobinning(sc);
sc = fitmodel(sc);
1. Adding CustIncome, Deviance = 1490.8527, Chi2Stat = 32.588614, PValue = 1.1387992e-08
2. Adding TmWBank, Deviance = 1467.1415, Chi2Stat = 23.711203, PValue = 1.1192909e-06
3. Adding AMBalance, Deviance = 1455.5715, Chi2Stat = 11.569967, PValue = 0.00067025601
4. Adding EmpStatus, Deviance = 1447.3451, Chi2Stat = 8.2264038, PValue = 0.0041285257
5. Adding CustAge, Deviance = 1441.994, Chi2Stat = 5.3511754, PValue = 0.020708306
6. Adding ResStatus, Deviance = 1437.8756, Chi2Stat = 4.118404, PValue = 0.042419078
7. Adding OtherCC, Deviance = 1433.707, Chi2Stat = 4.1686018, PValue = 0.041179769

Generalized linear regression model:
    status ~ [Linear formula with 8 terms in 7 predictors]
    Distribution = Binomial

Estimated Coefficients:
                   Estimate       SE       tStat       pValue  
                   ________    ________    ______    __________

    (Intercept)    0.70239     0.064001    10.975    5.0538e-28
    CustAge        0.60833      0.24932      2.44      0.014687
    ResStatus        1.377      0.65272    2.1097      0.034888
    EmpStatus      0.88565        0.293    3.0227     0.0025055
    CustIncome     0.70164      0.21844    3.2121     0.0013179
    TmWBank         1.1074      0.23271    4.7589    1.9464e-06
    OtherCC         1.0883      0.52912    2.0569      0.039696
    AMBalance        1.045      0.32214    3.2439     0.0011792


1200 observations, 1192 error degrees of freedom
Dispersion: 1
Chi^2-statistic vs. constant model: 89.7, p-value = 1.4e-16

Используйте creditscorecard объект с compactCreditScorecard создать compactCreditScorecard объект.

csc = compactCreditScorecard(sc)
csc = 
  compactCreditScorecard with properties:

              Description: ''
                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: ''
        NumericPredictors: {'CustAge'  'CustIncome'  'TmWBank'  'AMBalance'}
    CategoricalPredictors: {'ResStatus'  'EmpStatus'  'OtherCC'}
            PredictorVars: {1x7 cell}

Затем используйте score с compactCreditScorecard объект. В целях рисунка предположите, что несколько строк из исходных данных являются нашими "новыми" данными. Используйте data входной параметр в score функция, чтобы получить музыку к newdata.

newdata = data(10:20,:);
[Scores,Points] = score(csc,newdata)
Scores = 11×1

    0.8252
    0.6553
    1.2443
    0.9478
    0.5690
    1.6192
    0.4899
    0.3824
    0.2945
    1.4401
      ⋮


Points=11×7 table
     CustAge     ResStatus    EmpStatus    CustIncome     TmWBank     OtherCC     AMBalance
    _________    _________    _________    __________    _________    ________    _________

      0.23039      0.12696    -0.076317      0.43693     -0.033752     0.15842    -0.017472
      0.23039    -0.031252    -0.076317     0.052329     -0.033752     0.15842      0.35551
      0.23039      0.37641    -0.076317      0.24473     -0.044811     0.15842      0.35551
        0.479      0.12696    -0.076317      0.43693      -0.18257    -0.19168      0.35551
     0.046408      0.37641    -0.076317     0.092433     -0.033752    -0.19168      0.35551
      0.21445      0.37641      0.31449      0.24473     -0.044811     0.15842      0.35551
     -0.14036      0.12696      0.31449     0.081611     -0.033752     0.15842    -0.017472
    -0.060323    -0.031252      0.31449     0.052329     -0.033752     0.15842    -0.017472
     -0.15894      0.12696      0.31449     -0.45716     -0.044811     0.15842      0.35551
      0.23039      0.12696      0.31449      0.43693      -0.18257     0.15842      0.35551
      0.23039      0.37641    -0.076317      0.24473     -0.044811     0.15842    -0.064636

Входные параметры

свернуть все

Компактная модель протокола результатов кредита в виде compactCreditScorecard объект.

Создать compactCreditScorecard объект, используйте compactCreditScorecard или compact от Financial Toolbox™.

Набор данных, который будет выигран в виде MATLAB® таблица, где каждая строка соответствует отдельным наблюдениям. data должен содержать столбцы для каждого из предикторов в compactCreditScorecard объект.

Выходные аргументы

свернуть все

Музыка к каждому наблюдению, возвращенному как вектор.

Точки на предиктор для каждого наблюдения, возвращенного как таблица.

Алгоритмы

Счет отдельного i дан формулой

Score(i) = Shift + Slope*(b0 + b1*WOE1(i) + b2*WOE2(i)+ ... +bp*WOEp(i))

где bj является коэффициентом j-th переменная в модели, и WOEj (i) является значением Веса доказательства (WOE) для the i-th индивидуума, соответствующего j-th переменная модели. Shift и Slope масштабируют константы, с которыми можно управлять formatpoints.

Если данные для отдельного i находятся в i-th строка данного набора данных, чтобы вычислить счет, данные (i, j) являются сгруппированными использующими существующими картами раскладывания, и преобразованный в соответствующий Вес значения Доказательства WOEj (i). Используя коэффициенты модели, немасштабированный счет вычисляется как

 s = b0 + b1*WOE1(i) + ... +bp*WOEp(i).

Для простоты примите в описании выше этого, j-th переменная в модели является j-th столбец во вводе данных, несмотря на то, что в целом порядок переменных в данном наборе данных не должен совпадать с порядком переменных в модели, и набор данных мог иметь дополнительные переменные, которые не используются в модели.

С помощью параметры форматирования можно управлять formatpoints.

Ссылки

[1] Андерсон, R. Инструментарий рейтинга кредитоспособности. Издательство Оксфордского университета, 2007.

[2] Refaat, M. Протоколы результатов Кредитного риска: Разработка и Реализация Используя SAS. lulu.com, 2011.

Смотрите также

| | |

Темы

Введенный в R2019a

Документация Risk Management Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте