大数据概念思维导图_思维导图|数据化风控(信用评分建模教程)
本文將按《數據化風控——信用評分建模教程》行文邏輯,并結合相關參考材料,為大家梳理本書涉及的重點知識,也算是自己讀書筆記分享。有需要的同學可先收藏、點贊,以便回顧學習和吸收,當然,如果愿意關注我,自然也是極好的^_^
第一章 信用評分基礎認識與應用
第一節 信用評分卡簡介
在信貸審批行業中,為提升審批效率并降低人工審批成本,信用評分卡模型應運而生。我們平時接觸到的平均分卡主要是A卡(Application scorecard),主要用于對貸前申請人資質進行量化評估,此外還有主要針對借款人還款行為及交易行為的B卡(Behavior scorecard),主要用于提升額度等,而C卡(Collection scorecard)主要用于貸后及催收管理。
第二節 評分卡建立與驗證
評分卡建立的步驟可分為確定項目目標、項目范圍及時程規劃,做好成本效益分析及配套措施,并制定一系列的營運計劃,其中最核心的環節就是模型的開發。
模型開發環節中主要分為確定評分目的、基本定義、資料準備、變量分析、建立模型、拒絕推論、效力驗證這七個步驟,下文將圍繞這7大步驟進行展開。
(一)確定評分目的
應事先確定評分卡的目的,確定評分卡是在貸前申請使用,還是貸中用于調額,亦或是貸后輔助催收。
(二)基本定義
確認評分卡用途后,需要對研究的觀察期與表現期,好壞客戶等定義進行界定,為建模做基礎準備工作。
(三)資料準備
(四)變量分析
在入模之前,以業務經驗為基礎,對變量進行特征工程處理,通過單因子分析、相關性分析等方法,在長變量中篩選具有據測能力及穩定性的變量,最終形成短變量寬表。
(五)建立模型
第一章涉及建立模型相關知識點較少,詳見第五章模型建立方法討論。
(六)拒絕推論
拒絕推斷主要是通過各種方法估計被拒絕的案件中有多少是真實違約及被誤拒的。第一章涉及拒絕推論的相關知識點較少,主要描述拒絕推斷的步驟及兩大常見的拒絕推斷方法,其他內容詳見第六章拒絕推論(Reject Inference)的原因與方法。
(七)效力驗證
在檢驗方法中,主要分為時間外檢驗及樣本外檢驗;在指標檢驗的類型中,可分為區分度指標及穩定度指標2大類,具體如下:
第三節 評分卡的應用
第二章 信用評分模型規格與設計
第三章 分組目的與分析選擇
第四章 細致分析與自變量分析
第五章 模型建立方法討論
第六章 拒絕推論的原因與方法
第七章 最終模型選擇與風險校準
第八章 決策點(Cut-off)設定
第九章 信用評分模型監控報告
第十章 信用評分模型策略運用
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參考資料:
雪小梨:這一次,真正搞懂信用評分模型(上篇)?zhuanlan.zhihu.comAugust:玩轉邏輯回歸之金融評分卡模型?zhuanlan.zhihu.com相關推薦閱讀:
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