内容简介
本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展开，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。 作者在多家知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型开发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
目录
推荐序
第1章 信用管理基础
1.1 信用与管理
1.2 风控术语解读
1.2.1 信贷基础指标
1.2.2 信贷风险指标
1.3 企业信贷风控架构
1.4 本章小结
第2章 评分卡
2.1 评分卡概念
2.1.1 适用客群
2.1.2 用途
2.2 建模流程
2.3 模型设计
2.3.1 业务问题转化
2.3.2 账龄分析与时间窗口设计
2.3.3 数据集切分
2.3.4 样本选择
2.3.5 采样与加权
2.4 数据与变量解读
第1章 信用管理基础
1.1 信用与管理
1.2 风控术语解读
1.2.1 信贷基础指标
1.2.2 信贷风险指标
1.3 企业信贷风控架构
1.4 本章小结
第2章 评分卡
2.1 评分卡概念
2.1.1 适用客群
2.1.2 用途
2.2 建模流程
2.3 模型设计
2.3.1 业务问题转化
2.3.2 账龄分析与时间窗口设计
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