信用评分卡 (part 6 of 7)

信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型. 本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理,为表述方便,本文将模型目标标量为1记为违约用户,对于目标变量为0记为正常用户:则WOE(weight of Evidence)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响,怎么理解这句话呢?我下面通过一个图标来进行说明. Woe公式如下: A

信用评分卡模型开发中双峰分布原因及解决方案 文: 郑旻圻 邹钰 刘巧莉 转自:  数信互融 在信用评分卡模型开发过程中,正态性是检验模型信用评分分布是否有效的一个重要指标.正常情况下,标准的正态分布是单峰分布:但是在实际建模过程中,会遇到信用评分分布出现双峰的情况. 双峰分布出现时,数据规律一致性的假设被打破,我们需要从不同的角度考察其出现双峰分布的原因,对模型加以调整,使之准确地反映业务和数据中的规律,以便模型准确适用. 根据为数十家互联网金融企业建立评分卡模型的实践经验,我们总结了一些造成双

信用评分卡模型入门 2016-07-26 智能算法 智能算法 一.背景介绍:   4.数据整理(数据清理过程) 大量取样的数据要真正最后进入模型,必须经过数据整理.在数据处理时应注意检查数据的逻辑性.区分"数据缺失"和"0".根据逻辑推断某些值.寻找反常数据.评估是否真实.可以通过求最小值.最大值和平均值的方法,初步验证抽样数据是否随机.是否具有代表性. 常用清理过程包含:缺失值分析处理.单变量异常分析(LOF分析处理或聚类分析) 5.变量选择 变量选择要同时具有数

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一.巴塞尔协议--银行业监管手册 巴塞尔协议Ⅲ是全球银行业监管的标杆,其出台必将引发国际金融监管准则的调整和重组,影响银行的经营模式和发展战略.在巴塞尔协议Ⅲ出台之际,中国银监会及时推出了四大监管工具,包括资本要求.杠杆率.拨备率和流动性要求四大方面,及时进行了跟进,构成了未来一段时期中国银行业监管的新框架. 该报告主要有四部分内容: 1.资本的分类: 2.风险权重的计算标准: 3.1992年资本与资产的标准比例和过渡期的实施安排: 4.各国监管当局自由决定的范围. 体现协议核心思想的是前两项.

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作者:JSong 时间:2017.12 我想通过几篇文章,给评分卡的全流程一个中等粒度的介绍.另外我的本职工作不是消费金融的数据分析,所以本系列的文章会偏技术一些. 数据分析工具主要有Python3及pandas.sklearn等科学计算包,另外也会有自己的工具包reportgen. 信用记录数据采用Lending Club的公开数据,特征数目和样本数都比较理想.大家可以到官网(www.lendingclub.com)下载,或者关注我的微信公众号后台回复:?数据集 ? 下载(含变量介绍和中文对照