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    RiskCalc模型是在傳統信用評分技術基礎上發展起來的一種適用于非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴格的步驟從客戶信息中選擇出最能預測違約的一組變量，經過適當變換后運用Logit/Probit回歸技術預測客戶的違約概率。

    ①收集大量的公司數據；

    ②對數據進行樣本選擇和異常值處理；

    ③逐一分析變換各風險因素的單調性、違約預測能力及彼此間的相關性，初步選擇出違約預測能力強、彼此相關性不高的20～30個風險因素；

    ④運用Logit/Probit回歸技術從初步因素中選擇出9～11個最優的風險因素，并確保回歸系數具有明確的經濟含義，各變量間不存在多重共線性；

    ⑤在建模外樣本、時段外樣本中驗證基于建模樣本所構建模型的違約區分能力，確保模型的橫向適用性和縱向前瞻性；

    ⑥對模型輸出結果進行校正，得到最終各客戶的違約概率。