Page 48 - 信用評等模型12堂課-以消費金融為例

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二、統計預測力 (Predictive Power)

乃 純粹 利用 統 計分析模組進 行 如 決 策 樹 (Decision Tree)

及 群 集 分析 (Cluster) 等， 藉 此 找 出對 績效 指標 有 預測 意 義
的分 群變 數 。
另外 ，分 群 方 式 的 決 定 往往 不能 偏 廢 上 述兩 種 方 式 ，一

個理 想 的分 群最好 能 同時 滿 足 實 務面 與 統 計 面 的分析 結 果 。
以 下 綜 合統 計 數 量與實 務觀 點 概 略 說 明分 群 方 式應 需

符合 的 條件：

1. 利用 統 計分析 初步 篩選 具 預測力 的分 群變 數 ，再 藉
由以 下 過 程決 定 該 變 數 分 群結 果 是 否 合 乎 統 計與實

務面 的要 求 ；
2. 各 分 群均涵蓋足 夠 樣 本 數 進 行 模型開發；
1
3. 分 群 間 好 壞比 值 (Good/Bad Odds) ， 各 分 群 間具有顯
著 差異 ；

4. 分 群 間 變 數 風險 輪廓 (Risk Profile) 具有顯 著 差異 。

以表 4-1 為例，如 無 延滯 (UTD) 與 延滯 (DELQ) 兩 個
分 群 於 額 度使用 率 (U-Rate) 各 區 間顯示 好 壞比 值有明顯 差

別 ，可 給 予 不 同 分 數 。

1
好壞比值 (Good/Bad Odds 定義 ) ：樣本中以 Good 樣本數做為
分母， Bad 做為分子，兩者相除所得比例。