信用評(píng)分管理-wenkub.com
2025-05-24 01:12 本頁(yè)面
【正文】 需要正視的是，適當(dāng)?shù)厥褂眯庞迷u(píng)分的企業(yè)組織將贏得重要的戰(zhàn)略?xún)?yōu)勢(shì)以及超過(guò)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。通常，少數(shù)民族比白人申請(qǐng)者的信用得分低。如此的得分 “打磨 ”行動(dòng)可能扭曲信用違約的模式。 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 信用評(píng)分其中一個(gè)結(jié)果是，終端用戶(hù)出現(xiàn)在技術(shù)上變得非常依賴(lài)的可能性，他們縮減了謹(jǐn)慎判斷的需求，并且在一些特殊情況下才運(yùn)用他們的知識(shí)。同樣，信用評(píng)分報(bào)告中流行的錯(cuò)誤既會(huì)使得客戶(hù)處于損失狀態(tài)，而且也使得信用提供者處于金融風(fēng)險(xiǎn)中（ Collins， 20xx）。這可能并不足以評(píng)價(jià)一個(gè)人的信用價(jià)值性。對(duì)于信用評(píng)分，這就意味著過(guò)去的那些隨后被分成好與壞債權(quán)人的申請(qǐng) 者的特征能夠用于預(yù)測(cè)新的申請(qǐng)者的信用狀況。因而，樣本將會(huì)是有偏的（也就是不同于一般總體），其中良好的客戶(hù)大大的得到了表現(xiàn)。但是同樣要注意的是， 決策樹(shù)模型比較容易解釋?zhuān)? 就如在圖 6 中所反映的簡(jiǎn)單的規(guī)則證實(shí)的一樣。 但是，由于依據(jù)在構(gòu)建 /訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的三個(gè)模型的性能是向上有偏的 （由于相同的觀察值被用于模型的構(gòu)建與模型的評(píng)估），所以需要依賴(lài)評(píng)價(jià) /檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)價(jià)模型的性能是非常重要的。 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 圖 5 最后，圖 5 顯示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在模型中輸入層有九個(gè)神經(jīng)元 （也就是四個(gè)連續(xù)變量和三個(gè)分類(lèi)變量），隱含層有三個(gè)神經(jīng)元，輸出層有三個(gè)神經(jīng)元（也就是風(fēng)險(xiǎn)狀況 ——有害損失、有害利潤(rùn)、良好風(fēng)險(xiǎn)）。關(guān)于決策樹(shù)模型的一個(gè)圖形化的描述展示在圖 6 中。關(guān)于模型的詳細(xì)的結(jié)果匯總在圖 4 的右邊。 圖 4和圖 5顯示了分別由 Clementine 中的 Logistic 回歸節(jié)點(diǎn)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、決 策樹(shù)節(jié)點(diǎn) Logistic回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及決策樹(shù)模型的部分結(jié)果。特別的， Logistic回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)都能夠用于購(gòu)建信用評(píng)分模型。如果聯(lián)系低于我們?cè)O(shè)置的某個(gè)門(mén)限，就不會(huì)顯現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)圖中（比如良好風(fēng)險(xiǎn)與婚姻狀況）。需要注意的是，在圖表中我們使用了信用風(fēng)險(xiǎn)狀況這個(gè)變量來(lái)交疊，反映目標(biāo)變量的相關(guān)的可視化結(jié) 果。盡管有些結(jié)果沒(méi)有顯示，仍然主要注意的是，每個(gè)客戶(hù)平均擁有其他類(lèi)型的信用卡為 張， 2077 或者 %的客戶(hù)為女性， 2089 或 %為已婚。 在本例證中使用了幾種描述與可視化的工具。需要注意的是，在圖中包含了描述與可視化以及預(yù)測(cè)性模型。 信用風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建需要建立預(yù)測(cè)性的模型技術(shù)。 ； ； ； ； ； ； 。關(guān)于信用評(píng)分模型的經(jīng)驗(yàn)研究包括（ Lee and Jung， 1999/20xx）和（ West， 20xx）。 在最近這些年里，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷增長(zhǎng)的應(yīng)用于構(gòu)建信用評(píng)分模型。例如， 一些最早建立的信用評(píng)分模型使用判別分析技術(shù)。更為準(zhǔn)確與具體的是伴隨分類(lèi)的概率同樣也可以生成。最后，統(tǒng)計(jì)或者其他定量的分析方法應(yīng)用到這些數(shù)據(jù)上，產(chǎn)生信用評(píng)分模型。其含意是雇員的誠(chéng)信價(jià)值進(jìn)而個(gè)人特性也能通過(guò)他們的信用得分進(jìn)行評(píng)價(jià)。 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 除了上面提 及的之外，其他的信用評(píng)分的應(yīng)用可以在 20xx 年美國(guó)消費(fèi)者聯(lián)盟（ The Consumer Federation of America） 的報(bào)告。信用評(píng)分同樣用作調(diào)整年金的基準(zhǔn)。應(yīng)用的前提是：在金融穩(wěn)定性與風(fēng)險(xiǎn)之間存在著直接的聯(lián)系。同樣，信用卡發(fā)行者使用信用評(píng)分作為決策支持工具識(shí)別他們信用卡的目標(biāo)市場(chǎng)（這實(shí) 際上就是客戶(hù)贏得應(yīng)用）（ Punch， 20xx）。但是，也并不是所有的應(yīng)用都是得到同等廣泛的應(yīng)用的。他們同樣也能更準(zhǔn)確的對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行定價(jià)。相應(yīng)的，信用卡提供者能夠使用由模型得到的信息來(lái)明確表示更好的策略，然后更為有效的使用這些資源。他們可能因?yàn)樾庞萌毕荨⑿庞脷v史記錄的缺失或者在確認(rèn)他們的收入等方面無(wú)法滿(mǎn)足傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的要求（ Quittner， 20xx）?；谟脩?hù)的信用評(píng)分，金融機(jī)構(gòu)也能夠確定對(duì)用戶(hù)設(shè)定信用限度（ Sandler et al.,20xx）。那么處理貸款申請(qǐng)節(jié)省下來(lái)的時(shí)間就可以用于從事更為復(fù)雜的問(wèn)題。 信用
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