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摘要
本文基于TEI@I方法论的理论框架,首次提出研究借款人信用品质转移概率计算及失联概率预测应用。文本挖掘用来处理借款人信用品质的不稳定性,根据信用等级和信用评分划分等级,模糊分类信用品质等级,并定义了信用品质等级转移概率。条件概率计量模型推广到信用等级条件概率和信用评分条件概率,利用全概率计算方法得出信用品质条件概率计算公式。借鉴标准普尔信用转移矩阵的计算方法,同时再运用马尔科夫C-K方程对借款人信用品质等级转移概率进行预测,以此联合研究借款人失联的概率。研究结果表明:信用品质等级越高,借款人按时还款的概率越高,信用品质等级越低,借款人坏账的概率越高;越靠近"失联"等级的借款人,其失联可能性越大;随着借款期限的延长,信用品质等级保持原始等级的可能性不大,转向下一等级的转移概率会逐渐上升。
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