数据化风控——信用评分建模教程
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九品
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作者单良
出版社电子工业出版社
出版时间2018-09
版次1
装帧其他
货号22-81
上书时间2024-12-04
商品详情
- 品相描述:九品
图书标准信息
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作者
单良
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出版社
电子工业出版社
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出版时间
2018-09
-
版次
1
-
ISBN
9787121346293
-
定价
65.00元
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装帧
其他
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开本
128开
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纸张
胶版纸
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页数
230页
-
字数
213千字
- 【内容简介】
-
随着国内消费金融市场的开放与高度竞争,小贷公司、P2P、消费金融公司,现金贷公司等蜂拥而立,野蛮生长。这些金融产品的共同属性就是放款金额小,审批速度快,规模数量大。不管是申贷时或核拨后,每位客户在不同阶段都有不同的潜在风险,这些风险征兆可能存在于各种令人忽略的细节中,这考验风险控制的执行与管理能力,信用评等模型的精准决策与快速调整,就关乎风险资产品质是好坏的*关键与命脉。
信用评分模型建立在完整的历史数据上,藉由数据汇整、清理、分群及探勘等技术,将大量数据转化为有用的风险信息,信用评分模型建立后,可将风险数据化,清楚呈现客户的违约率及风险排序,使风险单位得以确切掌握客户风险,并制定更为精准的授信政策。
环顾国内市场具备建模能力的专才供需失衡,特将评分建模过程逐一章节细分介绍,并提供实际案例与读者分享,解开长久以来对建模是个黑盒子的印象。并期盼更多具备风险建模的专才加入,具备自我开发建模的能力,让普惠金融更能良性发展。
- 【作者简介】
-
单良
本科毕业于美国纽约哥伦比亚大学,复旦大学、台湾大学EMBA,曾任职于香港维信理财公司、台湾台北富邦银行、台湾中国信托商业银行、澳商澳盛银行及台湾台新银行等机构;兼任台湾金融研训院特约讲师、VISA中国区兼职顾问。 具备台湾银行业消费金融风险管理与大陆小贷、P2P风控管理完整资历,长期关注两岸消费金融产业风控管理的发展与创新。曾发表前瞻性评论,并为台湾金融研训院、中国P2P网贷实务研修班授课。著作:《信用评等模型关键12堂课》、《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》乔杨ZRobot CEO。曾担任知名互联网金融公司联合创始人兼首席风险官,美国发现金融芝加哥总部担任风险策略及模型业务高级经理,发现金融上海大数据风控中心风控策略及大数据建模业务负责人。曾参与美国通用电气公司财务管理领导力项目(FMP),研究商品期货和货币的对冲策略。他拥有美国爱荷华大学经济学及MBA双硕士学位,芝加哥大学计算机科学硕士学位,SAS认证师,Teradata认证SQL专家,微软认证系统工程师(MCSE)等国际认证。
- 【目录】
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第一章 信用评分基础认识与应用/001
第一节 信用评分卡简介/003
第二节 评分卡建立与验证/008
第三节 评分应用/026
第二章 信用评分模型规格与设计/031
第一节 数据收集、质量检验/031
第二节 应排除的数据样本/033
第三节 样本期间、好坏客户定义/034
第四节 范例/039
第三章 分组(Segmentation)目的与分析选择/041
第一节 分组目的/041
第二节 分组分析/043
第三节 范例/046
第四章 细致分析与自变量分析/049
第一节 细致分类(Fine Classing)/051
第二节 范例/052
第三节 单因子分析(Single Factor Analysis)/057
第四节 粗略分类(Coarse Classing)/064
第五节 范例/065
第五章 模型建立方法讨论/071
第一节 线性回归(Linear Regression)/073
第二节 逻辑回归(Logistic Regression)/077
第三节 两阶段式建立方法/082
第四节 初始模型讨论/084
第五节 范例/085
第六章 拒绝推论(Reject Inference)的原因与方法/089
第一节 拒绝推论的原因/090
第二节 拒绝推论的方法/092
第七章 最终模型选择与风险校准(Calibration)/099
第一节 最终模型产出/101
第二节 设定风险校准(Risk Calibration)/105
第三节 模型验证/109
第八章 决策点(Cut-off)设定/115
第一节 决策点策略设定方式/116
第二节 核准点应用方式/118
第三节 范例/119
第九章 信用评分模型监控报告/123
第一节 前端监控报告/126
第二节 后端监控报告/135
第十章 信用评分模型策略运用/151
第一节 业务策略制订方式/152
第二节 业务策略应用方式/154
第三节 范例/158
第十一章 信用评分模型案例(消费产品分期)/161
第一节 数据样本/162
第二节 样本好坏表现定义/163
第三节 变量分析/167
第四节 模型建立与验证/170
第十二章 信用评分模型案例(现金贷)/173
第一节 数据样本/174
第二节 样本好坏表现定义/175
第三节 变量分析/176
第四节 模型建立与验证/178
第十三章 催收框架/183
第一节 催收管理流程/185
第二节 催收管理系统简介/190
第三节 催收模型系统/191
第四节 催收策略系统/195
第十四章 催收技巧及KPI标准/213
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