Fresh Dataset

ML方法有助于更准确地预测PD、LGD和CCF值。

对于上述问题，经常应用经典的机器学习方法，特别是对于违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和信用转换因子（CCF）模型。

经典方法包括以下几种：

逻辑回归- 基于历史数据和借款人特征的模型可让您 阿曼电报数据 有效估计违约概率和潜在损失。此方法最常用于构建记分卡。
线性回归用于预测投资组合绩效，这使我们能够评估贷款组合的整体风险。
此外，聚类方法 用于分割数据，这有助于识别具有相似特征的借款人群体。
经典机器学习模型

基于监管模型的预测，银行可以储备交易并满足监管资本充足率要求；这种风险评估方法称为IRB（Internal Ratings-Based Approach）。在这种情况下，模型必须符合央行的要求并由独立部门验证。



风险模型开发周期
风险模型开发周期

CRISP-DM（数据挖掘的跨行业标准流程）是一种常见的数据分析方法。她将该过程分为六个主要步骤：

业务理解
定义项目业务目标和要求。
将目标转化为数据分析问题陈述。
制定实现目标的初步计划。
初步数据理解
初始数据的收集。
数据描述，质量控制。
主要数据可视化。
识别有趣的子集以进行进一步分析。
数据准备
选择建模数据。
清除数据中的错误和噪音。
将数据转换为所需的格式。
结合不同来源的数据。
为建模工具格式化数据。
造型
各种模型和建模技术的选择和应用。
模型参数的校准。
从质量和效率方面评估模型。
评估
彻底评估模型及其与业务目标的一致性。
根据结果​​确定后续步骤。
部署
规划实施在生产中取得的成果。
监控和支持已实施的解决方案。
创建报告并记录项目。
各个阶段的顺序不能说是严格的。通常，在大多数项目中，必须返回到先前的阶段才能继续进行。