एंटीवायरल और एंटीरेट्रोवाइरल जर्नल
खुला एक्सेस

अमूर्त

एमसीएमसी पद्धति पर आधारित क्रेडिट जोखिम का लॉजिस्टिक मॉडल

बिन झाओ, जिनमिंग काओ

इस शोधपत्र में, लॉजिस्टिक वितरण के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (MCMC) पद्धति का उपयोग किया गया है, और इस पद्धति का उपयोग बैंक ग्राहकों के क्रेडिट जोखिम स्तरों को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है। OpenBUGS MCMC पद्धति पर आधारित बायेसियन विश्लेषण सॉफ्टवेयर है। यह शोधपत्र द्विपद लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल के मापदंडों और इसके संगत विश्वास अंतराल का बायेसियन अनुमान देने के लिए OpenBUGS सॉफ्टवेयर का उपयोग करता है। इस शोधपत्र में उपयोग किए गए डेटा में 20 चर के मान शामिल हैं जो 1000 ग्राहकों के अतिदेय ऋण से संबंधित हो सकते हैं। सबसे पहले, अतिदेय जोखिम पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने वाले मात्रात्मक संकेतकों को स्क्रीन करने के लिए "बोरुता" पद्धति को अपनाया जाता है, और फिर उपखंड प्रसंस्करण के लिए इष्टतम विभाजन पद्धति का उपयोग किया जाता है। इसके बाद, हम तीन सबसे उपयोगी गुणात्मक चर फ़िल्टर करते हैं। WOE और IV मान के अनुसार, और एक हॉट चर के रूप में माना जाता है। अंत में, 10 चर चुने गए, और सभी चर के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए OpenBU-GS का उपयोग किया गया है। परिणामों से हम निम्नलिखित निष्कर्ष निकाल सकते हैं: ग्राहक के क्रेडिट इतिहास और चेकिंग खाते की मौजूदा स्थिति का ग्राहक के अपराधी जोखिम पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ता है, बैंक को ग्राहक के जोखिम स्तर का मूल्यांकन करते समय इन दो पहलुओं पर अधिक ध्यान देना चाहिए।