①收集大量的公司数据；
②对数据进行样本选择和异常值处理；
③逐一分析变换各风险因素的单调性、违约预测能力及彼此间的相关性，初步选择出违约预测能力强、彼此相关性不高的20～30个风险因素；
④运用Logit/Probit回归技术从初步因素中选择出9～11个的风险因素，并确保回归系数具有明确的经济含义，各变量间不存在多重共线性；
⑤在建模外样本、时段外样本中验证基于建模样本所构建模型的违约区分能力，确保模型的横向适用性和纵向前瞻性；
⑥对模型输出结果进行校正，得到最终各客户的违约概率。
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