本文基于TEI@I方法論的理論框架,首次提出研究借款人信用品質(zhì)轉(zhuǎn)移概率計算及失聯(lián)概率預(yù)測應(yīng)用。文本挖掘用來處理借款人信用品質(zhì)的不穩(wěn)定性,根據(jù)信用等級和信用評分劃分等級,模糊分類信用品質(zhì)等級,并定義了信用品質(zhì)等級轉(zhuǎn)移概率。條件概率計量模型推廣到信用等級條件概率和信用評分條件概率,利用全概率計算方法得出信用品質(zhì)條件概率計算公式。借鑒標(biāo)準(zhǔn)普爾信用轉(zhuǎn)移矩陣的計算方法,同時再運用馬爾科夫C-K方程對借款人信用品質(zhì)等級轉(zhuǎn)移概率進行預(yù)測,以此聯(lián)合研究借款人失聯(lián)的概率。研究結(jié)果表明:信用品質(zhì)等級越高,借款人按時還款的概率越高,信用品質(zhì)等級越低,借款人壞賬的概率越高;越靠近"失聯(lián)"等級的借款人,其失聯(lián)可能性越大;隨著借款期限的延長,信用品質(zhì)等級保持原始等級的可能性不大,轉(zhuǎn)向下一等級的轉(zhuǎn)移概率會逐漸上升。 

【文章來源】：管理評論. 2020,32(07)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：13 頁

【文章目錄】：
引言
文獻回顧
信用品質(zhì)轉(zhuǎn)移概率
    1、定義
    2、標(biāo)準(zhǔn)普爾信用等級轉(zhuǎn)移矩陣
基于TEI@I方法論的借款人失聯(lián)預(yù)測模型
    1、條件概率
    2、模糊分類系統(tǒng)
    3、信用品質(zhì)計量模型
    4、C-K預(yù)測模型
數(shù)據(jù)處理
    1、數(shù)據(jù)來源
    2、指標(biāo)選擇與分析
模型應(yīng)用與實例分析
    1、計算條件概率
    2、模糊分類
    3、計算信用品質(zhì)條件概率
    4、計算信用品質(zhì)轉(zhuǎn)移概率
結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3640487