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基于拒绝推断的信用风险模型的构建方法、系统及存储介质 

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申请/专利权人:厦门国际银行股份有限公司

摘要:本发明公开了一种基于拒绝推断的信用风险模型的构建方法、系统及存储介质,其包括:构建AGB样本集;基于单调性的变量选择规则,选取拒绝率高于预设阈值的变量,并应用单调性分箱算法处理有表现期的客户数据,以获取具备单调性的关键变量;基于选定的关键变量构建初步信用风险模型,并基于KGB样本集对AGB样本集进行初步评分;对AGB样本集上的评分进行等频分箱,获得各评分等级下的有表现期客户的通过率及有表现期客户的逾期率并计算各评分等级的风险因子;通过迭代再生法对初步信用风险模型进行迭代优化,每次迭代后采用外推法对各评分等级的风险因子进行拟合估计,直至模型性能达到预设标准,从而获得一款可解释性强的基于拒绝推断的信用风险模型。

主权项:1.一种基于拒绝推断的信用风险模型的构建方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤a.构建AGB样本集;所述AGB样本集代表全量样本,包括KGB样本集和IGB样本集;所述KGB样本集包括放贷样本中已知好坏样本,所述IGB样本集包括未知标签拒绝样本;步骤b.基于单调性的变量选择规则,选取拒绝率高于预设阈值的变量,并应用单调性分箱算法处理有表现期的客户数据,以获取具备单调性的关键变量;步骤c.基于选定的关键变量构建初步信用风险模型,并基于KGB样本集对AGB样本集进行初步评分;步骤d.对AGB样本集上的评分进行等频分箱,获得各评分等级下的有表现期客户的通过率及有表现期客户的逾期率,基于所述通过率与所述逾期率计算各评分等级的风险因子;步骤e.通过迭代再生法对初步信用风险模型进行迭代优化,每次迭代后采用外推法对各评分等级的风险因子进行拟合估计,直至模型性能达到预设标准。

全文数据:

权利要求:

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