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probdefault

违约的可能性对于给定数据集

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pd = probdefault (sc)
pd = probdefault (sc、数据)

描述

例子

pd= probdefault (sc)计算违约概率sc,用于构建的数据creditscorecard对象。

例子

pd= probdefault (sc,数据)计算违约概率对于一个给定的数据集使用可选参数。指定数据。

默认情况下,数据用于构建creditscorecard使用对象。你也可以提供输入数据,应用相同的违约概率计算。

例子

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打开生活的脚本

创建一个creditscorecard对象使用CreditCardData.mat文件加载数据(使用一个数据集从Refaat 2011)。

负载CreditCardDatasc = creditscorecard(数据,“IDVar”,“CustID”)
sc = creditscorecard属性:GoodLabel: 0 ResponseVar:“地位”WeightsVar:“VarNames: {1 x11细胞}NumericPredictors: {1} x6细胞CategoricalPredictors: {“ResStatus”“EmpStatus”“OtherCC”} BinMissingData: 0 IDVar:“CustID”PredictorVars: {1 x9细胞}数据:[1200 x11表)

使用默认选项执行自动装箱。默认情况下,autobinning使用单调算法。

sc = autobinning (sc);

合适的模型。

sc = fitmodel (sc);
1。添加CustIncome、偏差= 1490.8527 Chi2Stat = 32.588614, PValue = 1.1387992 e-08 2。添加TmWBank、偏差= 1467.1415 Chi2Stat = 23.711203, PValue = 1.1192909 e-06 3。添加AMBalance、偏差= 1455.5715 Chi2Stat = 11.569967, PValue = 0.00067025601 - 4。添加EmpStatus、偏差= 1447.3451 Chi2Stat = 8.2264038, PValue = 0.0041285257 5。添加CustAge、偏差= 1441.994 Chi2Stat = 5.3511754, PValue = 0.020708306 6。添加ResStatus、偏差= 1437.8756 Chi2Stat = 4.118404, PValue = 0.042419078 7。添加OtherCC、偏差= 1433.707 Chi2Stat = 4.1686018, PValue = 0.041179769广义线性回归模型:状态~(与8项7预测线性公式)=二项分布估计系数:估计SE tStat PValue说______ __________(拦截)0.70239 0.064001 10.975 5.0538即使CustAge EmpStatus ResStatus 0.014687 0.60833 0.24932 2.44 1.377 0.65272 2.1097 0.034888 0.88565 - 0.293 3.0227 - 0.0025055 CustIncome TmWBank 0.0013179 0.70164 0.21844 3.2121 1.1074 0.23271 4.7589 1.9464 e-06 OtherCC AMBalance 0.039696 1.0883 0.52912 2.0569 1.045 0.32214 3.2439 0.0011792 1200观察,1192错误自由度色散:1 x ^ 2-statistic与常数模型:89.7,p = 1.4 e-16

计算违约概率。

pd = probdefault (sc);disp (pd (1:15)):
0.2503 0.1878 0.3173 0.1711 0.1895 0.1307 0.5218 0.2848 0.2612 0.3047 0.3418 0.2237 0.2793 0.3615 0.1653
打开生活的脚本

这个例子描述的任务时丢失的数据点“BinMissingData”选项设置为真正的,相应的计算违约概率。

  • 预测有缺失数据训练集的一个显式的本<失踪>在最后的计分卡对应点。计算这些点的证据的效力(悲哀)值<失踪>本和物流模型系数。为了得分,这些点被分配到缺失值超出范围的值,最后得分是映射到违约概率当使用probdefault。

  • 训练集的预测没有缺失的数据没有<失踪>本,因此可以从训练数据估计没有悲哀。默认情况下,将点失踪,超出范围值南,这导致的南运行时分数。没有明确的预测<失踪>本,使用名称-值参数“失踪”在formatpoints指出应该如何治疗得分缺失数据的目的。最后的得分是映射到违约概率当使用probdefault。

创建一个creditscorecard对象使用CreditCardData.mat文件加载dataMissing用缺失值。

负载CreditCardData.mat头(dataMissing, 5)
CustID CustAge TmAtAddress ResStatus EmpStatus CustIncome TmWBank OtherCC AMBalance UtilRate ____ ____地位………………_____ _____ _____ ________ ________ 53 62 <定义>未知50000 55是的1055.9 - 0.22 0 2 61 22业主雇佣52000 25是的1161.6 - 0.24 0 3 47 30租户使用37000 61没有877.23 - 0.29 0 4南75业主雇佣了53000 20是的157.37 - 0.08 0 5 68 56家老板雇用了53000名14是的561.84 - 0.11 0

使用creditscorecard名称-值的参数“BinMissingData”设置为真正的本失踪的数字或分类数据在一个单独的垃圾箱。应用自动装箱。

sc = creditscorecard (dataMissing,“IDVar”,“CustID”,“BinMissingData”,真正的);sc = autobinning (sc);disp (sc)
creditscorecard属性:GoodLabel: 0 ResponseVar:“地位”WeightsVar:“VarNames: {1 x11细胞}NumericPredictors: {1} x6细胞CategoricalPredictors: {“ResStatus”“EmpStatus”“OtherCC”} BinMissingData: 1 IDVar:“CustID”PredictorVars: {1 x9细胞}数据:[1200 x11表)

设置一个最小值0为CustAge和CustIncome。,任何负面的年龄或收入信息无效或超出范围”。为得分和违约概率计算,超出范围的值给出相同的点作为缺失值。

sc = modifybins (sc,“CustAge”,“MinValue”,0);sc = modifybins (sc,“CustIncome”,“MinValue”,0);

显示本信息为数值型数据“CustAge”包括缺失的数据在一个单独的本标签<失踪>。

bi = bininfo (sc,“CustAge”);disp (bi)
本好与坏的几率,悲哀InfoValue _________________出生______月______ __________{[0,33)}69年52 1.3269 -0.42156 0.018993{[33岁,37)}63年45 1.4 -0.36795 0.012839{[37、40)}72年47 1.5319 -0.2779 0.0079824{'[40岁,46)}172 89 1.9326 -0.04556 0.0004549{'[46岁,48)}59 25 2.36 0.15424 0.0016199{[48,51)}99年41 2.4146 0.17713 0.0035449{'[51岁,58)}157 62 2.5323 0.22469 0.0088407{的[58岁的Inf]} 93年25 3.72 0.60931 0.032198{' <失踪>}19 11 1.7273 -0.15787 0.00063885{“总数”}803 397 0.087112 2.0227南

显示本信息为分类数据“ResStatus”包括缺失的数据在一个单独的本标签<失踪>。

bi = bininfo (sc,“ResStatus”);disp (bi)
本好与坏的几率,悲哀出生______ _____ __________ InfoValue * * *{“租户”}296 161 1.8385 -0.095463 0.0035249{‘业主’}352 171 2.0585 0.017549 0.00013382{‘其他’}128年52 2.4615 0.19637 0.0055808{' <失踪>}27 13 2.0769 0.026469 2.3248 e-05{“总数”}803 397 0.0092627 2.0227南

为“CustAge”和“ResStatus”预测,有缺失的数据(南年代和<定义>)在训练数据和装箱过程估计悲哀值分别为-0.15787和0.026469缺失数据在这些预测,如上所示。

为EmpStatus和CustIncome没有明确本缺失值,因为这些预测的训练数据没有缺失值。

bi = bininfo (sc,“EmpStatus”);disp (bi)
本好与坏的几率,悲哀InfoValue _______出生______月______ _____{‘未知’}396 239 1.6569 -0.19947 0.021715{“雇佣”}407 158 2.5759 0.2418 0.026323{“总数”}803 397 0.048038 2.0227南
bi = bininfo (sc,“CustIncome”);disp (bi)
本好与坏的几率,悲哀InfoValue _________________出生_____ _____{[0,29000)的}53 58 0.91379 -0.79457 0.06364{[29000、33000)}74年49 1.5102 -0.29217 0.0091366{[33000、35000)的36}68 1.8889 -0.06843 0.00041042{[35000、40000)的}193 98 1.9694 -0.026696 0.00017359{[40000、42000)的}68 34 2 -0.011271 - 1.0819 e-05{[42000、47000)的}164 66 2.4848 0.20579 0.0078175{”(47000年,正)}183年56 3.2679 0.47972 0.041657{“总数”}803 397 0.12285 2.0227南

使用fitmodel适合使用逻辑回归模型的重量(悲哀)数据证据。fitmodel内部所有的预测变量转换成有祸了值,使用自动装箱的箱子里发现的过程。fitmodel然后适合使用逐步逻辑回归模型方法(默认情况下)。对于有缺失数据的预测,有一个显式的<失踪>本,对应的悲哀值计算的数据。当使用fitmodel,相应的悲哀值<失踪>本应用在执行悲哀的转换。

(sc, mdl) = fitmodel (sc);
1。添加CustIncome、偏差= 1490.8527 Chi2Stat = 32.588614, PValue = 1.1387992 e-08 2。添加TmWBank、偏差= 1467.1415 Chi2Stat = 23.711203, PValue = 1.1192909 e-06 3。添加AMBalance、偏差= 1455.5715 Chi2Stat = 11.569967, PValue = 0.00067025601 - 4。添加EmpStatus、偏差= 1447.3451 Chi2Stat = 8.2264038, PValue = 0.0041285257 5。添加CustAge、偏差= 1442.8477 Chi2Stat = 4.4974731, PValue = 0.033944979 6。添加ResStatus、偏差= 1438.9783 Chi2Stat = 3.86941, PValue = 0.049173805 7。添加OtherCC、偏差= 1434.9751 Chi2Stat = 4.0031966, PValue = 0.045414057广义线性回归模型:状态~(与8项7预测线性公式)=二项分布估计系数:估计SE tStat PValue说______ __________(拦截)0.70229 0.063959 10.98 4.7498即使CustAge EmpStatus ResStatus 0.025513 0.57421 0.25708 2.2335 1.3629 0.66952 2.0356 0.04179 0.88373 - 0.2929 3.0172 - 0.002551 CustIncome TmWBank 0.00065929 0.73535 0.2159 3.406 1.1065 0.23267 4.7556 1.9783 e-06 OtherCC AMBalance 0.043841 1.0648 0.52826 2.0156 1.0446 0.32197 3.2443 0.0011775 1200观察,1192错误自由度色散:1 x ^ 2-statistic与常数模型:88.5,p = 2.55 e-16

量表的计分卡点”点,几率,并指出双概率(PDO)”使用方法“PointsOddsAndPDO”的观点formatpoints。假设你想要一个500分的几率2(两倍是好的比坏的),双几率每50分(这550点4)的几率。

显示预测的计分卡显示缩放点保留在拟合模型。

sc = formatpoints (sc,“PointsOddsAndPDO”,(500 2));PointsInfo = displaypoints (sc)
PointsInfo =38×3表预测本点______ _________________ * * * {‘CustAge}{54.062的[0,33)}{‘CustAge}{56.282“[33岁,37)”}{‘CustAge}{[37、40)的60.012}{‘CustAge}{69.636“[40岁,46)”}{‘CustAge}{[46岁,48)的77.912}{‘CustAge}{[48, 51)的}78.86 {‘CustAge}{[51岁,58)的80.83}{‘CustAge}{的[58岁的Inf]} 96.76 {‘CustAge}{' <失踪>}64.984 {‘ResStatus}{“租户”}62.138 {‘ResStatus}{‘业主’}73.248 {‘ResStatus}{‘其他’}90.828 {‘ResStatus}{' <失踪>}74.125 {‘EmpStatus}{‘未知’}58.807 {‘EmpStatus}{“雇佣”}86.937 {‘EmpStatus}{' <失踪>}南⋮

注意点<失踪>本为CustAge和ResStatus明确显示(如64.9836和74.1250分别)。这些点悲哀的计算值<失踪>本和物流模型系数。

对预测没有缺失数据训练集,没有明确的<失踪>本。默认情况下,设置为点南对缺失的数据,它们导致的南运行时分数。对预测没有明确的<失踪>本,使用名称-值参数“失踪”在formatpoints指出应该如何治疗得分缺失数据的目的。

出于演示的目的,用几行从原始数据作为测试数据,并介绍一些缺失的数据。也介绍一些无效或超出范围值。对于数值型数据,值低于最低(或以上最大)允许被认为是无效的,如一个负值的年龄(召回“MinValue”之前设置为0CustAge和CustIncome)。分类数据,无效值类别没有明确列入计分卡,例如,住宅状态未映射到计分卡的类别,如“房子”,或“abc123”等无意义的字符串。

tdata = dataMissing (11:18 mdl.PredictorNames);%只保留预测模型中保留%设置一些缺失值tdata.CustAge(1) =南;tdata.ResStatus (2) =“<定义>”;tdata.EmpStatus (3) =“<定义>”;tdata.CustIncome(4) =南;%设置一些无效值tdata.CustAge (5) = -100;tdata.ResStatus (6) =“房子”;tdata.EmpStatus (7) =“自由职业者”;tdata.CustIncome (8) = 1;disp (tdata)
CustAge ResStatus EmpStatus CustIncome TmWBank OtherCC AMBalance ___________……_____ ____ ____ ____南租户未知34000 44是的119.8 48 <定义>未知44000 14是的403.62 65房主<定义> 48000年6没有其它未知南35 111.88 44 436.41 -100其他雇用了46000名16是的162.21 33家雇佣了36000 36是的845.02 39租户自由职业者34000 40是的756.26 24业主雇佣1 19是的449.61

新的数据,看看分被分配为失踪CustAge和ResStatus,因为我们有一个明确的本点<失踪>。然而,对于EmpStatus和CustIncome的分数函数设置点南。相应的违约概率也将南。

(分数,分)=分数(sc tdata);disp(分数)
551.7922 - 487.9588 481.2231 - 520.8353南南南南
disp(分)
CustAge ResStatus EmpStatus CustIncome TmWBank OtherCC AMBalance ____ ____替_____ _____ 64.984 62.138 58.807 67.893 61.858 75.622 89.922 78.86 74.125 58.807 82.439 - 61.061 75.622 - 89.922 96.969 - 51.132 96.76 - 73.248南南61.858 50.914 89.922 50.914 89.922 69.636 90.828 58.807 64.984 90.828 86.937 82.439 61.061 75.622 89.922 56.282 74.125 86.937 70.107 - 61.858 75.622 - 63.028 67.893 - 61.858 60.012 - 62.138南南61.061 75.622 89.922 75.622 63.028 54.062 73.248 86.937
pd = probdefault (sc, tdata);disp (pd)
0.1961 - 0.3714 0.3934 - 0.2725南南南南

使用名称-值参数“失踪”在formatpoints选择如何分配点缺失值没有一个明确的预测<失踪>垃圾箱。在这个例子中,使用“MinPoints”选择“失踪”论点。最低分EmpStatus在上面显示的记分卡58.8072,对于CustIncome最小点29.3753。现在所有行有一个分数和相应的违约概率。

sc = formatpoints (sc,“失踪”,“MinPoints”);(分数,分)=分数(sc tdata);disp(分数)
481.2231 520.8353 517.7532 451.3405 551.7922 487.9588 449.3577 470.2267
disp(分)
CustAge ResStatus EmpStatus CustIncome TmWBank OtherCC AMBalance ____ ____替_____ _____ 64.984 62.138 58.807 67.893 61.858 75.622 89.922 78.86 74.125 58.807 82.439 61.061 75.622 89.922 96.76 73.248 58.807 96.969 51.132 50.914 89.922 69.636 90.828 58.807 29.375 61.858 50.914 89.922 64.984 90.828 86.937 82.439 61.061 75.622 89.922 56.282 74.125 86.937 70.107 61.858 75.622 63.028 60.012 62.138 58.807 67.893 61.858 75.622 63.028 54.062 73.248 86.937 29.375 61.061 75.622 89.922
pd = probdefault (sc, tdata);disp (pd)
0.3934 0.2725 0.2810 0.4954 0.1961 0.3714 0.5022 0.4304

输入参数

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信用计分卡模型,指定为一个creditscorecard对象。创建这个对象,使用creditscorecard。

(可选)数据集应用违约概率规则,指定为一个MATLAB®表,每一行对应于个人的观察。的数据必须包含为每个预测的列creditscorecard对象。

数据类型:表

输出参数

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违约概率,作为一个返回NumObs——- - - - - -1违约概率的数值数组。

更多关于

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违约概率

们的分数计算(见后算法计算和扩展的分数),“好”点的概率是由以下公式:

ProbGood = 1。/ (1 + exp (-UnscaledScores))

因此,违约的概率

pd = 1 - ProbGood

引用

[1]Refaat, M。信用风险记分卡:使用情景应用程序开发和实现。lulu.com, 2011。

版本历史

介绍了R2015a

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