生存分析预测逾期金额的 *** - 其他

引言：在金融领域，逾期金额的预测是重要的风险管理任务之一。通过预测逾期金额，金融机构能够更好地评估风险、制定合理的授信政策和采取适当的催收措施。生存分析是一种常用的统计 *** ，可以用于分析事件发生的时间，如逾期事件。本文将介绍生存分析在预测逾期金额方面的应用，包括 *** 和模型。

生存分析预测逾期金额的 ***

1. Cox比例风险模型

Cox比例风险模型是生存分析中最常用的 *** 之一。它假设个体的逾期金额与变量的线性组合成正比，通过估计回归系数，可以预测逾期金额。Cox模型的优点是可以处理多个解释变量，并且不需要对生存函数的形式进行假设。

2. Kaplan-Meier曲线

Kaplan-Meier曲线是生存分析的另一种常用 *** 。它可以描述逾期事件的生存概率随时间的变化情况。通过绘制Kaplan-Meier曲线，可以观察到逾期金额的变化趋势，并预测未来的逾期金额水平。

生存分析预测逾期金额的 *** 是通过统计分析逾期事件的发生时间和逾期金额之间的关系，建立逾期金额的预测模型。通过对逾期样本的生存时间和逾期金额进行观察和分析，可以找出逾期金额随时间变化的规律，并基于此建立预测模型。

1. 考虑了逾期金额的累积特性：传统的逾期预测模型通常只考虑逾期发生与否，而忽略了逾期金额的大小。生存分析将逾期金额与发生时间结合起来分析，更加全面地考虑了逾期风险的累积特性。

2. 能够处理右侧截尾数据：逾期事件通常发生在特定的时间段内，而大部分借款人在该时间段内没有逾期，导致逾期金额的分布呈现右侧截尾的特征。生存分析可以有效处理这种右侧截尾数据，提高预测模型的准确性。

生存分析预测模型

生存分析预测模型是通过对逾期样本的数据进行建模和参数估计，得到逾期金额的预测模型。常用的生存分析预测模型包括Cox比例风险模型、Weibull模型、Log-logistic模型等。这些模型可以根据数据的特点和实际需求进行选择和优化。

逾期金额的预测是金融机构风险管理的重要任务之一。生存分析是一种有效的 *** ，可以基于逾期样本的生存时间和逾期金额，建立预测模型来评估逾期风险。通过Cox比例风险模型和Kaplan-Meier曲线等 *** ，可以预测逾期金额的变化趋势和未来水平。生存分析预测逾期金额的 *** 考虑了逾期金额的累积特性和右侧截尾数据，具有较高的准确性和可解释性。在建立预测模型时，可以选择合适的生存分析模型进行优化，以提高预测效果。

精彩评论

陈一丁 2023-10-19

step2:以30 作为资产质量指标，计算每个放款月在 2M， 3M... 13M的简单坏账率，坏账率一般指金额维度，例如 2M的坏账率 = 2M更大逾期30 的订单本金 / 当月总放款本金，就是说过了2个月。生存分析 *** 的利用研究内容包括三个方面:描述生存过程、识别预后因素和预测.国内多数医学统计教材中对前两个方面介绍较多。

宋佳姸 2023-10-19

房屋特征三个维度对住房抵押贷款违约风险的影响因素进行了计量分析，模型拟合度较好，计量结果较为显著。逾期金额的计算 *** 因不同的协议而异。通常，逾期金额包括滞纳金和罚息两部分。滞纳金滞纳金是指借款人未能按时支付所欠款项而产生的违约金。

*** 采铜 2023-10-19

生存分析是一大类 *** ，往往需要一本厚厚的书才能介绍完。后面几篇文章打算专门介绍一下生存分析，这是之一篇。作为入门，先了解一下什么是生存数据，生存分析的 *** 有哪些。

宣明栋 2023-10-19

生存分析 *** 更大的优点在于考虑了删失数据，提高了模型测算的几种准确度。本文回顾了生存分析 *** 的基本理论，并基于Cox模型。摘要:财务困境预测研究自上个世纪 60 年代以来，引起了国内外学者的极大兴趣，各种 *** 和模型层出不穷，但是最近国外学者发现生存分析 *** 可以用来预测财务困境。

叶明 2023-10-19

(后台报表一般是动态逾期情况；) 静态:不同的时点分母不变。(不等同于坏账率) 某一时间范围的简介放款金额为分母，后续每个账期累计逾期未还本金为分子。

孙亚飞 2023-10-19

它使用贝叶斯定理和贝叶斯 *** 来评估变量之间的相互影响，并进行评估和预测。总之，生存分析是一种统计 *** 。