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信用风险模型违约相关性分析的任务书
任务名称：信用风险模型违约相关性分析
任务描述：
信用风险模型是风险管理中的重要工具，需要根据不同的违约相关性进行模型设计和评估。本任务旨在通过对多个借款人违约数据进行分析，确定不同风险因素之间的相关性，为信用风险模型的设计提供参考和支持。
任务目标：
1.收集多个借款人的违约数据及相关风险因素数据；
2.进行数据清洗、变量筛选和变量衍生，得到可用于分析的数据集；
3.构建一个统计模型，分析不同风险因素之间的相关性；
4.对模型进行评估，确定最优模型。
任务步骤：
1.收集样本数据：从金融机构、信用评级公司或其它可靠数据源中收集多个借款人的违约数据及相关风险因素数据；
2.数据清洗和变量筛选：对收集到的数据进行清洗和筛选，保留完整且有用的数据；
3.变量衍生：根据数据特点和经验，对部分原始变量进行衍生，得到更有表现力和预测能力的新变量；
4.相关性分析：基于所选的变量，构建一个统计模型，分析不同风险因素之间的相关性；
5.模型评估和优化：对模型进行评估，使用模型预测能力表现较好的指标进行评估，对模型进行优化，并确定最优模型。
所需资源：
1.数据资源：可靠的借款人违约数据及相关风险因素数据，涵盖多个行业和个人借款人；
2.分析工具：SAS、R、Python等统计分析工具；
3.研究人员：具有统计分析经验的研究人员。