信用評分管理模式-免費閱讀
【正文】 評分行業(yè)代表聲稱這是因為影響借款者滿足融資契約能力的因素諸如收入、財產(chǎn)、教育和雇傭情況在美國并不是依據(jù)種族或民族血統(tǒng)而平等分布的（Wasserman，2000）。在其他情形下，終端使用者無意識的應(yīng)用超過必需的資源來作用于全部的資產(chǎn)組合。在本文的展示性信用評分模型中，某申請者的信用等級被預(yù)測為壞的，如果他或她的屬性與壞的客戶的觀察得到的特征相似。使用這一樣本得到的信用評分模型通常將無法在完全的總體中表現(xiàn)良好，因為用于購建模型的數(shù)據(jù)與將模型應(yīng)用到的數(shù)據(jù)存在差異。 相關(guān)結(jié)果匯總?cè)缦拢?，%，%。 正如我們所看到的，決策樹既可以非常直觀的解釋，也可以根據(jù)規(guī)則進行解釋。Logistic回歸結(jié)果說明了模型在統(tǒng)計上是顯著的（）。網(wǎng)絡(luò)圖顯示出有害損失與是否擁有未完結(jié)抵押貸款有著中等程度的關(guān)聯(lián)，與女性、已婚信用卡持有者有著弱相關(guān)聯(lián)。至于我們的目標(biāo)變量——信用風(fēng)險，906（%）的客戶為有害損失，2407（%）的客戶為有害利潤，804（%）的客戶為良好風(fēng)險。需要注意的是，在圖中包含了描述與可視化以及預(yù)測性模型。 ； ； ； ； ； ； 。 在最近這些年里，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷增長的應(yīng)用于構(gòu)建信用評分模型。更為準(zhǔn)確與具體的是伴隨分類的概率同樣也可以生成。其含意是雇員的誠信價值進而個人特性也能通過他們的信用得分進行評價。信用評分同樣用作調(diào)整年金的基準(zhǔn)。同樣，信用卡發(fā)行者使用信用評分作為決策支持工具識別他們信用卡的目標(biāo)市場（這實際上就是客戶贏得應(yīng)用）（Punch，2000）。他們同樣也能更準(zhǔn)確的對產(chǎn)品進行定價。他們可能因為信用缺陷、信用歷史記錄的缺失或者在確認他們的收入等方面無法滿足傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的要求（Quittner，2003）。那么處理貸款申請節(jié)省下來的時間就可以用于從事更為復(fù)雜的問題。舉例說明之，由于信用評分模型提供了關(guān)于用戶信用價值的客觀分析從而可以幫助簡化判別。使用信用評分的企業(yè)也意識到了這些預(yù)測違約的評分比起任何決策方法都要來的好（Myers，1963）。在1936年，F(xiàn)isher引入了在一個總體中的不同群體中進行區(qū)別的思想（例如通過使用物種的身體大小來區(qū)分鳶尾的兩個種類）。在1941年，Durand（他在美國國民經(jīng)濟研究局工作）意識到Fisher 的判別分析能用來區(qū)分好的或者壞的貸款。 這些評分同樣幫助企業(yè)組織減少拖欠費率。這可是使得信用提供者僅僅關(guān)注于與信用風(fēng)險相關(guān)的信息并且避免信用分析師或保險公司的個人主觀性。Banaslak and Kiely（2000）總結(jié)出在信用評分的幫助下，金融機構(gòu)能夠制定更快、更好和更高質(zhì)量的決策。在次一級借貸的發(fā)展中，其中一個最主要的因素已經(jīng)自動化的認購，其允許次一級抵押貸款能夠進行打包然后作為投資性有價證券來銷售。這使得保險公司能夠以更為公平的成本提供更多的保險覆蓋面給更多的用戶，更快的對市場變化作出反應(yīng)以及贏得競爭優(yōu)勢（Kellison and Brockett，2003）。 在最近這些年里，信用評分同樣也在給小商業(yè)企業(yè)信用決策過程的部分程序中使用（Rowland，2003）。一般地，具有差的信用得分的用戶會比具有很好的信用得分的用戶擁有很高的機率申請保險索賠。信用評分模型的構(gòu)建構(gòu)建信用評分模型的方法論通常包含了以下過程。需要注意的是，對于不同的數(shù)據(jù)的細分將構(gòu)建成不同的模型。尤其是，決策樹方法已經(jīng)變成一種建立信用評分模型的流行的技術(shù)，因為得到的決策樹是很易于解釋和形象化的。 考慮到上面涉及到的因素，目標(biāo)變量為信用風(fēng)險，輸入變量為上面列出的七個變量。進一步，關(guān)聯(lián)與聚類對于信用風(fēng)險評分的應(yīng)用并不相關(guān)，因此這里并沒有涉及。這些描述性結(jié)果顯然有助于我們理解數(shù)據(jù)（也就是信用卡申請者與持有者）。正如早前提及的，描述與可視化對于建模來講是有用的。 另外，正如
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