抗ウイルス薬および抗レトロウイルス薬ジャーナル
オープンアクセス

概要

MCMC法に基づく信用リスクのロジスティックモデル

趙斌、曹錦明

本論文では、マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法を使用してロジスティック分布のパラメータを推定し、この方法を使用して銀行顧客の信用リスクレベルを分類します。 OpenBUGSは、MCMC法に基づくベイジアン分析ソフトウェアです。 本論文では、OpenBUGSソフトウェアを使用して、二項ロジスティック回帰モデルのパラメータとそれに対応する信頼区間のベイジアン推定を行います。 本論文で使用したデータには、1000人の顧客の延滞クレジットに関連する可能性のある20の変数の値が含まれています。 まず、「Boruta」法を採用して、延滞リスクに大きな影響を与える定量的指標を選別し、次に最適セグメンテーション法を使用してサブセクション処理を行います。 次に、最も有用な3つの定性変数をフィルタリングします。 WOEとIV値に従って、1つのホット変数として扱います。 最後に、10の変数を選択し、OpenBU-GSを使用してすべての変数のパラメータを推定しました。結果から、顧客の信用履歴と当座預金口座の現在の状態が顧客の延滞リスクに最も大きな影響を与えるため、銀行は顧客のリスク レベルを評価する際に、これら 2 つの側面にさらに注意を払う必要があるという結論を導き出すことができます。