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(shù)據(jù)化風(fēng)控——信用評(píng)分建模教程》行文邏輯,并結(jié)合相關(guān)參考材料,為大家梳理本書(shū)涉及的重點(diǎn)知識(shí),也算是自己讀書(shū)筆記分享。有需要的同學(xué)可先收藏、點(diǎn)贊,以便回顧學(xué)習(xí)和吸收,當(dāng)然,如果愿意關(guān)注我,自然也是極好的^_^
第一章 信用評(píng)分基礎(chǔ)認(rèn)識(shí)與應(yīng)用
第一節(jié) 信用評(píng)分卡簡(jiǎn)介
在信貸審批行業(yè)中,為提升審批效率并降低人工審批成本,信用評(píng)分卡模型應(yīng)運(yùn)而生。我們平時(shí)接觸到的平均分卡主要是A卡(Application scorecard),主要用于對(duì)貸前申請(qǐng)人資質(zhì)進(jìn)行量化評(píng)估,此外還有主要針對(duì)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(jié) 評(píng)分卡建立與驗(yàn)證
評(píng)分卡建立的步驟可分為確定項(xiàng)目目標(biāo)、項(xiàng)目范圍及時(shí)程規(guī)劃,做好成本效益分析及配套措施,并制定一系列的營(yíng)運(yùn)計(jì)劃,其中最核心的環(huán)節(jié)就是模型的開(kāi)發(fā)。
模型開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)中主要分為確定評(píng)分目的、基本定義、資料準(zhǔn)備、變量分析、建立模型、拒絕推論、效力驗(yàn)證這七個(gè)步驟,下文將圍繞這7大步驟進(jìn)行展開(kāi)。
(一)確定評(píng)分目的
應(yīng)事先確定評(píng)分卡的目的,確定評(píng)分卡是在貸前申請(qǐng)使用,還是貸中用于調(diào)額,亦或是貸后輔助催收。
(二)基本定義
確認(rèn)評(píng)分卡用途后,需要對(duì)研究的觀察期與表現(xiàn)期,好壞客戶等定義進(jìn)行界定,為建模做基礎(chǔ)準(zhǔn)備工作。
(三)資料準(zhǔn)備
(四)變量分析
在入模之前,以業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),對(duì)變量進(jìn)行特征工程處理,通過(guò)單因子分析、相關(guān)性分析等方法,在長(zhǎng)變量中篩選具有據(jù)測(cè)能力及穩(wěn)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(guān)知識(shí)點(diǎn)較少,詳見(jiàn)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(guò)各種方法估計(jì)被拒絕的案件中有多少是真實(shí)違約及被誤拒的。第一章涉及拒絕推論的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)較少,主要描述拒絕推斷的步驟及兩大常見(jiàn)的拒絕推斷方法,其他內(nèi)容詳見(jiàn)第六章拒絕推論(Reject Inference)的原因與方法。
(七)效力驗(yàn)證
在檢驗(yàn)方法中,主要分為時(shí)間外檢驗(yàn)及樣本外檢驗(yàn);在指標(biāo)檢驗(yàn)的類型中,可分為區(qū)分度指標(biāo)及穩(wěn)定度指標(biāo)2大類,具體如下:
第三節(jié) 評(píng)分卡的應(yīng)用
第二章 信用評(píng)分模型規(guī)格與設(shè)計(jì)
第三章 分組目的與分析選擇
第四章 細(xì)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(fēng)險(xiǎn)校準(zhǔn)
第八章 決策點(diǎn)(Cut-off)設(shè)定
第九章 信用評(píng)分模型監(jiān)控報(bào)告
第十章 信用評(píng)分模型策略運(yùn)用
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參考資料:
雪小梨:這一次,真正搞懂信用評(píng)分模型(上篇)?zhuanlan.zhihu.comAugust:玩轉(zhuǎn)邏輯回歸之金融評(píng)分卡模型?zhuanlan.zhihu.com相關(guān)推薦閱讀:
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