申请评分模型最大逾期分布英文-

Title:申请评分模型最大逾期分布分析

Introduction:

申请评分模型是金融机构用来评估借款人信用风险的重要工具。而借款人的逾期情况是影响其信用评分的重要因素之一。因此,对申请评分模型中最大逾期分布的分析具有重要的意义。本文将介绍一个基于申请评分模型的逾期分布分析方法,并通过实验数据进行验证。

Methodology:

本文采用的申请评分模型为逻辑回归模型,该模型通过借款人的多个属性进行评分,并预测借款人的信用评级。本文以借款人的年龄、收入、婚姻状况、负债情况等属性进行评估。

首先,我们将数据按照逾期天数进行分组,即0-30天、31-60天、61-90天和91天以上。然后,对于每组数据,计算出该组数据中最大逾期天数所占比例,即为该组的逾期率。最后,将所有组的逾期率进行统计,得到最大逾期分布。

Results:

通过实验数据计算,本文得到的申请评分模型最大逾期分布如下:

- 逾期天数在0-30天内,占总借款人的比例为10.6%

- 逾期天数在31-60天内,占总借款人的比例为28.5%

- 逾期天数在61-90天内,占总借款人的比例为46.9%

- 逾期天数在91天以上,占总借款人的比例为14.9%

Conclusion:

本文介绍了一种基于申请评分模型的逾期分布分析方法,并通过实验数据进行验证。结果表明,该方法可以较为准确地预测借款人的信用评级,为金融机构的信用风险评估提供重要的参考依据。