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K-S 檢定

Kolmogorov-Smirnov Test

一個 好 的 評 等模型 應該 能準確 地區 別 出正 常 授 信 戶

與
常
信
正
戶
的
配
系 違約授 信 戶 之間的差異，也就是 戶 的 評 等分數分 說 ，在一個 違約授 好 的 評 等
評
信
授
統下，
與
等分數分 配 是不同的。在統計 學 中，當要 判 定兩個分 配
是 否 相 同時，可以利用 K-S 檢 定來 進 行。所謂的 K-S 檢
定是 假設 當兩個 樣 本 累 積 分 配 的差異 非 常 接近 且差異為
隨機時，則兩 樣 本的 母 體 分 配應該 為一 致 ；反之，當兩
母 體 分 配 並不一 致 時， 樣 本 累 積 分 配 的差異會 很 顯著 。
如下 圖 所 示 ，其為 正 常 授 信 戶 及 違約授 信 戶 在不同 評 分
下的 累 積 機率，計算兩分 配 間的最大差異值，即為 K-S
值。

評
定在
一定的分 上 述 所計算 或機率，可以用來 出 的 K-S 值並 判 非 是一個絕對數值， 何 種 K-S 值下， 沒 有
配
等模型的絕對 優劣 ；但由於 K-S 值 已 是業 界 用來 比較評
等模型的數值，因此，在下表中，有一個 相 對的 比較 數

值可 供參 考 ，通常 K-S 值大於 40 ，便表 示 此模型 具 有一

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