关于数据挖掘:R语言用CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测附代码数据

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最近咱们被客户要求撰写对于 CPV 模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。咱们被客户要求撰写对于 CPV 模型的钻研报告

结果表明, 该模型在度量和预测房地产信贷守约率方面具备较好的成果。

CPV 模型的基本原理和框架

CPV 模型是一个用于剖析贷款组合危险和收益的多因素模型, 它依据失业率、长期利率、GDP 增长率、汇率、政府收入和总储蓄率等宏观因素, 借助于经济计量工具和蒙特卡罗技术, 将每个国家不同行业中不同等级的守约概率和转移概率相分割, 进而计算出危险价值(迪迪埃、皮罗特, 2005)。

指标及样本数据抉择

当理论使用 CPV 模型时, 宏观经济因素个数必须达到 3 个以上时该模型才具备肯定的有效性 (预计有效性及预测有效性)。因而, 本文别离从国家宏观经济、房地产行业情况、房地产企业情况三个方面抉择出三个宏观经济因素指标, 使用 CPV 模型评估房地产信贷的信用风险。综合当先指标(Composite Leading Indicator)。经济合作与发展组织 (OECD) 的综合当先指标(CompositeLeading Indicator, CLI) 被认为是预测寰球经济变动趋势的良好指标, 它是指一系列疏导经济由增长至消退的循环的相干经济指标和经济变量的加权平均数, 次要用来预测整体经济的转变状况, 预测将来数月的经济发展趋势:

### 守约率再 0 到 1 之间，因而对其进行标准化

cr=(fbzdata$NA.-min(fbzdata$NA.))/(max(fbzdata$NA.)-min(fbzdata$NA.))

## 绘制工夫序列图

plot(diff(cr),type="l")

从上图能够看到数据呈现出稳固的稳定趋势，再均值四周回摆，因而差分后数列稳固。

CPV 模型

# 逻辑回归后果

 

## 滞后期的抉择

#MA(1)

ma1=arma(x=cr,order=c(0,1))
summary(ma4)# 查看相关系数，Std. Error  t value，AIC 值

滞后期的抉择依据 Akaike Information Criterion(AIC)准则确定。

依据回归结果显示 CLI、CRECI 和 ECI 的 P 值显示的数值表明该预计的有效性。从预计出的敏感系数能够看出,CLI、和 ECI 的系数 (Coefficient) 为正, CRECI 的系数 (Coefficient) 为负，并且 ECI 的系数值是 CLI 系数值的 2 倍左右所以, 当 CRECI 的值回升的时候,Y 值也回升 (守约率降落), 它们之间是反向变动。并且, 综合当先指标 ECI 绝对于其余宏观经济指标来说, 影响力度最大。

残差值剖析

plot(CPVmod$residuals,type="l")# 残差值

lines(CPVmod$fitted.values,type="l")# 拟合值

lines(cr,type="l")# 理论值

abline(h=0)# 增加 0 基准线

依据下面的模型预计后果, 能够得出 Y 的残差值、理论值和拟合值的趋势图。如图 1 所示。

依据图 1 的趋势图, 能够分明地看出, Y 的拟合值和理论值的曲线简直齐全重合, 这也阐明该模型很好地拟合了样本数据, 也跟上述结果表明的事实相符合。

另外, 残差的相关系数和偏相关系数如图 2 所示意。从图 2 能够看出, 模型的残差不存在序列自相干。

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01

02

03

04

残差自相干和偏相关剖析

acf(CPVmod$residuals)# 自相关系数

pacf(CPVmod$residuals)# 偏相关系数

BG 高阶自相关系数测验

进一步用布—戈弗雷测验 (Breusch-Godfrey, BG 测验) 来测验残差的序列自相关性的状况, 从下面的测验后果，能够看出, P 值较大, 依据 BG 高阶自相关系数测验原理, 该测验后果承受原假如, 即上述模型的残差不存在自相关性, 也进一步证实了后面的自相关系数和偏自相关系数的测验后果。

综上所述, 此模型测验达到预期要求, 较好地反映了宏观经济理论情况和各宏观经济变量之间的对应关系。

宏观经济变量的趋势

lines(fbzdata$CLI,col="red",type="l")

 

lines(fbzdata$CERCI,col="green",type="l")

守约率拟合值和理论值的比照

plot(CPVmod$fitted.values,type="l")# 拟合值

lines(cr,type="l")# 理论值

预测信贷守约率

pre=predict(ma7, 50)# 预测值

plot(unlist(pre),type="l")

仍抉择综合当先指标 (CLI), 国房景气指数(CRECI) 以及企业景气指数 (ECI) 三个宏观经济变量, 使用 CPV 模型的预计后果对将来 2 年的每个月的房地产信贷守约率进行预测,

为了直观地示意出守约率的变化趋势及其与 CLI、CREIC、ECI 三个变量之间的关系, 别离做出趋势图。从中能够看出: 在 11 月份, 尽管 ECI 回升, 然而因为 CRECI 和 CLI 降落的独特作用, 对于房地产信贷来说经济情况趋势还是降落, 因而守约率略有回升。然而从 3 月份开始, 因为宏观经济、房地产行业和企业三个层面的景气恶化, 房地产信贷守约率逐步降落。这个预测趋势后果仅作为参考, 这里次要是为了阐明模型的预测性能对于商业银行抵制信贷风险的重要意义。

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本文选自《R 语言用 CPV 模型的房地产信贷信用风险的度量和预测》。

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