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410140980 · 2023年07月18日

这三种模型都是可以用来做credit score的吧

NO.PZ2020033003000015

问题如下:

In which of the following method,can score be considered as a probability of default?

选项:

A.

Parametric discrimination.

B.

K-nearest neighbor approach.

C.

Support vector machines.

D.

All of the above.

解释:

A is correct.

考点:Quantitative methodologies for credit analysis and scoring

解析:In Parametric discrimination, the score function is used to segregate the classes among subgroups, such as logit and probit model, in which the score can be considered as a probability of default.

老师这道题是不是有问题啊?都是用来打分的,为什么只选择A

1 个答案

李坏_品职助教 · 2023年07月18日

嗨,从没放弃的小努力你好:


本题问的是下列哪一个模型是把score看作是违约概率的?


Parametric discrimination是一个逻辑模型,利用已知数据进行回归,回归出来的公式,计算出来的最终答案直接就是违约概率,例如P(score=1)=0.80,表示信用评分为1的违约概率是0.80。


K-nearest neighbor approach是一个非参数模型,直接画图,看谁离得近,就把谁分作一个组,最终的结果不是概率。


Support vector machines是参数模型,它是将公司分为两个组,得出来的直接就是分类,最终结果也不是概率。

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