Page 170 - 信用評等模型12堂課-以消費金融為例

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四、好壞機率與評等分析 (Good/Bad Odds vs. Score)

各 評分組 別 之好 壞 客戶 比率 趨 勢 亦 為 判斷 評等模型是 否

具 鑑 別 力之 方 式 。 鑑 別 力良好 的評等模型 應 呈 現高評分組 別
有較多的 好客戶 ，低評分組 別 有較多的 壞 客戶 ， 即 好 壞 機 率
(Good/Bad Odds) 隨著 評分的 升 高而有 增 加的 趨 勢。

好 壞 機 率 計 算 方 式 為 各 評分組 別 之好客戶 數 除 以 壞 客戶

數 ，以表 10-12 為例， 550 至 559 評分組 別 之好 壞 機 率 為
21,210/4,307 ＝ 4.92 。此範例 之好 壞 機 率 大 致 隨著 評分 升 高而
呈 現 好 壞 機 率 逐 漸 增 加的 態 勢， 僅 在低 至 499 評分組 別 之好

壞 機 率 略高於 500 至 549 評分組 別 ， 應 持 續觀 察 其後 續變化

狀 況 。
由於評等模型 最 終完 成前 均 經過風險 校 準 (Risk
Calibration ； 詳 本 書 第八 課 ) ，故相 臨 的評分組 別 之好 壞 機 率 應

大致 為倍 數成 長的 變化 ，惟 以好 壞機 率做為 觀 察指標 有 時 不 容

易發現 各 評分組 別 之相對關 係變化程 度，因此 又可以 將好 壞 機
率取自然對 數即 ln ( 好壞機率)，來做為 另一種觀 察指標 。
好
率
)
壞
機
分 別 繪 製各 評分組 壞 機 別 之好 壞 機 率 與 ln ( 別 呈 現 倍 數增 折 線
如
由於
率
評分組
曲線
好
，可發現
下
加
各
圖
率
高評分組
評分組
別
之好
機
隨著
否
情況
Ordering) 的 情況 ，導 的 致 最 壞 。 率 是 別 好 壞 機 評分 過大，並影響到 升 高而 增 加 (Rank- 判斷 低