1.1.2.2 .Các yêu cầu về mô hình đo lường PD theo phương pháp IRB
1.2. Các bước cơ bản xây dựng mô hình đo lường PD
1.2.4.3 Các bước phân tích đa biến
Phân tích đa biến có thể thực hiện bằng những mô hình hồi quy khác nhau, theo sự phù hợp của dữ liệu để lựa chọn mô hình. Các bước thực hiện phân tích đa biến để xây dựng mô hình PD được trình bày cụ thể trong Bảng 1.4.
Bảng 1.4 - Các bước phân tích đa biến
Bước Phân tích đa biến Ghi chú
1
Lựa chọn các biến không có tương quan cao với nhau. Đối với các nhóm biến có tương quan cao, lựa chọn một biến có khả năng phân biệt cao nhất (có giá trị IV/AUROC cao nhất)
2 Thực hiện hồi quy theo mô hình lựa chọn
Bước Phân tích đa biến Ghi chú
dấu của beta đúng như kỳ vọng
4
Lựa chọn mô hình có AUROC cao hơn và dấu của beta đúng như kỳ vọng. Ưu tiên mô hình bao quát được nhiều nhóm chỉ tiêu
Mô hình 1 (8~12 biến)
5
Thay thế các biến có khả năng phân biệt cao nhất đã lựa chọn tại Bước 1 bằng các biến còn lại trong nhóm biến có tương quan cao tương ứng.
6 Lặp lại Bước 2, Bước 3 và Bước 4 Mô hình 2, 3, … 7 Lặp lại Bước 5 và/hoặc tiến hành hồi quy với cách kết
hợp biến khác
8 Lặp lại Bước 2, Bước 3 và Bước 4 Mô hình ….
9
Lựa chọn ba mô hình có AUROC cao sao cho dấu của beta của các biến đúng như kỳ vọng cũng như bao quát được nhiều nhóm chỉ tiêu nhất có thể
Danh sách các mô hình có thể được lựa chọn
(Nguồn: Credit Risk Scorecards: Developing and Implementing Intelligent Credit Scoring, Naeem Siddiqui, 2006, trang 74)
Mô hình được lựa chọn cần đáp ứng được các tiêu chí sau:
- Bao quát đầy đủ các nhóm chỉ tiêu: Mô hình cần bao quát số lượng nhóm chỉ tiêu nhiều nhất có thể. Cán bộ kinh doanh thường đánh giá khách hàng dựa trên nhiều tiêu chí, do vậy, tối thiểu, mô hình phải bao quát được các nhóm chỉ tiêu quan trọng nhất nếu không bao quát được toàn bộ các nhóm.
- Dấu kỳ vọng của hệ số hồi quy ước lượng của biến: Dấu kỳ vọng của các hệ số phải phù hợp với lý thuyết cũng như bản chất kinh doanh. Cần phải kiểm tra các hệ số có phù hợp với ý nghĩa kinh tế được xác định cho từng biến. Những biến có biến đổi cùng chiều với tỷ lệ khách hàng Xấu sẽ có hệ số mang dấu dương. Các trường hợp ngược lại hệ số mang dấu âm. Cần loại bỏ các phương trình không thỏa mãn điều kiện về dấu đã được đề cập ở trên. Tình trạng này thường xảy ra trong trường hợp các biến có tương quan cao với nhau với hệ số không ổn định.
- Các yếu tố rủi ro được lựa chọn dễ hiểu và được chấp nhận: các biến được lựa chọn cho mô hình phải dễ hiểu đối với người sử dụng không chỉ theo phương pháp thống kê mà còn theo ý nghĩa kinh tế thông thường.
- Ý nghĩa của hệ số hồi quy ước lượng của biến β: Mức ý nghĩa của hệ số hồi quy ước lượng của biến cuối cùng càng cao (p-value dưới 5%) càng thể hiện được tính ổn định của mô hình, trừ một số chỉ tiêu được đề xuất bởi các chuyên gia.