数据回归-定序回归模型在信用卡用户信用评级中的应用.pdf

数据回归-定序回归模型在信用卡用户信用评级中的应用 数据回归是指根据历史数据，建立模型来预测未来结果的技术。其中，定序回归模型是一种常用的方法，通过研究信用记录，给出个人或者机构具有可信力的评级。在信用卡领域，信用评级是非常重要的，因为信用卡发放机构需要了解持卡人的信用情况，从而判断是否具有良好的信用记录。 在本文中，我们通过对特定的数据集，建立了信用卡持卡人信用评级的定序Probit回归模型方法，并通过该模型找到了影响持卡人违约的主要因素。该模型可以帮助信用卡发放机构更好地了解持卡人的信用情况，从而降低信用卡违约的风险。 信用卡是社会发展的必然产物，随着信用体系的发展壮大，信用评级的需求也变得越来越重要。面对有限的个体和机构，个人或者机构需要了解这些机构和个人的信用情况进而作出决策。但是，在经济蓬勃发展、信用体系的触角几乎深入到生活的方方面面的时代，个人或者机构已经没有足够的精力去一一了解这些机构和个人的信用情况。因此，信用评级往往通过量化手段，通过研究信用记录，给出个人或者机构具有可信力的评级。 定序回归模型是一种常用的信用评级方法，它可以根据信用记录，给出持卡人信用评级的score。该模型可以帮助信用卡发放机构更好地了解持卡人的信用情况，从而降低信用卡违约的风险。在本文中，我们使用了ordered probit回归模型来建立信用卡持卡人信用评级的模型，并通过该模型找到了影响持卡人违约的主要因素。 本文的主要贡献在于，建立了信用卡持卡人信用评级的定序Probit回归模型方法，并通过该模型找到了影响持卡人违约的主要因素。该模型可以帮助信用卡发放机构更好地了解持卡人的信用情况，从而降低信用卡违约的风险。 知识点： 1. 数据回归技术：数据回归技术是指根据历史数据，建立模型来预测未来结果的技术。 2. 定序回归模型：定序回归模型是一种常用的信用评级方法，它可以根据信用记录，给出持卡人信用评级的score。 3. 信用卡信用评级：信用卡信用评级是非常重要的，因为信用卡发放机构需要了解持卡人的信用情况，从而判断是否具有良好的信用记录。 4. 信用卡违约风险：信用卡违约风险是信用卡发放机构面临的最重要的问题之一。 5. ordered probit回归模型：ordered probit回归模型是一种常用的信用评级方法，它可以根据信用记录，给出持卡人信用评级的score。