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    模型(5﹒2)的解释：
    a)  从0.878007提高到0.902027， 从0.872816提高到0.895637，说明拟合优度确实有所提高。
    b) 因为虚拟变量Sex=1时，表示的是男性，而且sex的系数也为正，这两点说明了在总体上，男性比女性的逾期还款天数要多，也就是男性违约的可能性更大一些。
    5.6 包含一个两分定性变量，一个四分定性变量，两个定量变量的回归估计模型
    假设该模型如下：
     
    个体、中小民企：  =0， =0， =1
    中小国企、大型民企：  =1， =0， =0
    大型国企、外企： =0， =1， =0
    军队事业机关： =0， =0， =0
    用Eviews软件作回归模型分析见表4。
    表4 Eviews输出结果
     
    从上述结果中可以看出， ， ， 的系数都没有通过t检验。虽然 =0.905163比模型（5﹒2）的 =0.902027大了一点，但是 =0.891930比模型（5﹒2）的 减小了。说明只是因为解释变量的增加使得 提高了，模型的拟合优度并没有改进。所以，单位类型这个风险因素不应该加入到客户信用卡评分模型中。

    综合上述估计过程，选用模型（5﹒2）
     
    作为客户信用卡评分模型。
    5.7 模型的检验及模型变量解释
    5.7.1 模型检验
    a) 自相关检验。D．W.有所提高。查表得 = 1.46， =1.63,4－ =2.37，因为D.W.=2.191348， <D.W.< 4－ ,则无自相关，DW通过自相关检验。
    b) 检验多重共线性：
    (1)通过相关系数来检验，见表5。
    表5 Correlation Matrix
        FAGE    CREDIT    SEX
    FAGE     1.000000    -0.353003    -0.080769
    CREDIT    -0.353003     1.000000    -0.228540
    SEX    -0.080769    -0.228540     1.000000
    这三个解释变量两两的相关系数都是负数，说明它们两两都呈负相关。
    (2) 较高，t值也很显著。不满足多重共线性的“经典特征”。
    综合（1）（2）基本可以说明模型的多重共线性程度比较轻，没有对参数估计产生严重后果。
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