一种基于样本配比的违约概率估计方法及其应用

一种基于样本配比的违约概率估计方法及其应用一、引言与金融业务紧密相关的违约概率估计一直是金融风控领域的核心问题之一。传统违约概率估计方法主要涉及多元回归、时间序列分析等经典模型，但面临很多问题。例如，

一种基于样本配比的违约概率估计方法及其应用 一、引言 与金融业务紧密相关的违约概率估计一直是金融风控领域的核心问 题之一。传统违约概率估计方法主要涉及多元回归、时间序列分析等经 典模型，但面临很多问题。例如，传统模型可能忽视了模型建立过程中 数据特征的变化以及潜在的非线性关系，同时这些模型对于数据噪声比 较敏感，难以处理高维稀疏数据。因此，本文提出一种基于样本配比的 违约概率估计方法。 二、方法 基于样本配比的违约概率估计方法可以分为两个阶段：训练阶段和 预测阶段。 1.训练阶段： 在训练阶段，首先需要将数据集按照一定的比例划分成训练集和校 验集。然后，在训练集中，利用k-近邻算法来计算样本之间的相似度， 并基于样本相似度来得到样本的配比系数。通过对校验集的违约情况进 行观测，可以计算出样本配比系数与违约概率之间的相关性系数。最 后，将相关性系数作为权重加权平均计算对应样本的违约概率得分。 2.预测阶段： 在预测阶段，我们首先需要采用相同的方式来计算测试集中每个样 本的配比权重。然后，根据训练阶段已得到的相关性系数得分，通过加 权平均来得到每个样本的违约概率得分。对于新样本，同样可以利用训 练阶段已得到的相关性系数来得到其违约概率的预测值。 三、应用 1.信用评估 在信用评估方面，本方法可以采用贷款申请人的历史数据来计算其