随笔分类 - 金融科技
摘要：https://www.woshipm.com/marketing/5117249.html https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/124493074 https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/detail
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摘要：信贷风险管理是一门艺术，更是一门科学。资产质量分析中常会涉及到三个理论： 账龄分析（Vintage Analysis）：用以分析账户成熟期、变化规律等。 滚动率分析（Roll Rate Analysis）：用以定义账户好坏程度。 迁移率分析（Flow Rate Analysis）：用以分析不同逾期状
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摘要：来源：风险监测指标体系大全（信审类、反欺诈类、催收类、资产质量类） 从技术实现方式来看，我们先将指标分为四类：基础指标、衍生指标、趋势指标、核心指标。 1.基础指标：基于风险数据集市简单加工的一些指标，多以绝对量指标为主，通常在风险数据集市基层中实现。例如申请客户数、授信通过客户数、放款金额、贷款余
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摘要：一、woe是什么？ WOE，全称是“Weight of Evidence”，翻译过来就是证据权重,是对于字符型变量的某个值或者是连续变量的某个分段下的好坏客户的比例的对数。实际的应用会将原始变量对应的数据替换为应用WOE公式后的数据，也称作WOE编码或者WOE化。 WOE编码需要首先将这个变量分组处
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摘要：一文带你了解风控评分卡模型 风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用
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摘要：来源：https://mp.weixin.qq.com/s/ppmhg9BMwUEs-Fa1wNyiSA
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摘要：一、各大银行2020年末指标 国有大行AUM的增长主要来自个人存款，招行等股份制银行较多来自理财、代销基金和信托等财富管理业务，通过做大AUM提升自然派生存款 此前，招行零售策略是以MAU（月活跃用户）为北极星目标。自去年开始，该行更加强调提高用户留存率，通过财富管理手段提升AUM（零售客户总资产）
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摘要：一、表外业务 商业银行的表外业务，是指对银行的资产负债表没有直接影响，但却能够为银行带来额外收益，同时也使银行承受额外风险的经营活动。 广义的表外业务，泛指所有能给银行带来收入而又不在资产负债表中反应的业务。 主要包括如下： 信用类业务：票据、信用证、保函等承诺类业务：贷款承诺函等委托类业务：委托贷
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摘要：一、什么是存款准备金？ 存款准备金，是指金融机构为保证客户提取存款和资金清算需要而准备的在中央银行的存款，中央银行要求的存款准备金占其存款总额的比例就是存款准备金率（deposit-reservation）。存款准备金的比例通常是由中央银行决定的，被称为存款准备金率。存款准备金通常分为法定存款准备金
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摘要：一、什么是M0,M1,M2？ M0、M1、M2是反映货币供应量的三个重要指标： M0（货币）= 流通中的现金，即流通于银行体系之外的现金 M1（狭义货币）= M0 + 企业活期存款 M2（广义货币） = M1 + 准货币（居民储蓄款 + 定期存款 + 其他存款），M2被称为广义货币，是所有企业、个人
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摘要：一、中央银行是最有钱的吗？ 我国银行体系实行的是二级银行体制，所谓二级银行体制，就是一个国家由央行成为一级银行，而商业银行（存款货币银行）是二级银行，商业银行在央行那里开户，民居（企业和个人）在商业银行那里开户。 央行是商业银行、政策性银行的头头，同时又掌控着印钞机，要说中国最有钱的银行是央行的确不
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摘要：常常有人问起来，模型和策略之间到底是个什么关系。其实往往，模型是策略流程中非常重要的一个环节：可以直接根据评分卡分数拒绝掉一部分客户，或着根据分数走不同的审批流程、使用不同的额度策略。 那么问题就在于，这个划分的切点到底应该定在哪里？到底违约概率高到什么程度的客户需要走人工电核？这个问题，可不是等频
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摘要：Lift图衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少，lift(提升指数)越大，模型的运行效果越好。 TP：划一个阈值后的正样本。 P：总体的正样本。 在模型评估中，我们常用到增益/提升（Gain/Lift）图来评估模型效果，其中的Lift是“运用该模型”和“未运用该模型”所得结果的比
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摘要：一、概述 KS（Kolmogorov-Smirnov）评价指标，通过衡量好坏样本累计分布之间的差值，来评估模型的风险区分能力。 KS、AUC、PR曲线对比： 1）ks和AUC一样，都是利用TPR、FPR两个指标来评价模型的整体训练效果。 2）不同之处在于，ks取的是TPR和FPR差值的最大值，能够找
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摘要：一、风险模型 1）在抽取样本的时候，最少需要有两期表现才可以，逾期超过15的label=1，逾期小于5天的label=0，因为逾期小于5天的有些可能是因为忘记的，意愿上并不愿意真正逾期。正负样本比例，不一定非得按自然分布来，逾期样本可以适当多一些，这样更能准确反映负样本的信息。 2)如何根据测试样本
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摘要：拒绝推断（Reject Inference）是金融领域信用评分中的一个术语。对于要向银行借钱的人，我们需要考虑他们赖账的可能性。这样就需要根据他们的各种行为信息和人口统计学特征作为输入，来建立一个信用评分模型，这个建模过程与机器学习中训练一个模型类似。机器学习算法能够成功应用的一个条件是训练样本和测
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摘要：一、相关概念 标签：对某一类特定群体或对象的某项特征进行的抽象分类和概括，其值（标签值）具备可分类性。 对于“人”这类群体，可将“男”、“女”这类特征进行抽象概括，统称为“性别”，“性别”即一个标签； 对于“手机”这类对象，可将“骁龙835”、“骁龙845”这类特征进行抽象概括，统称为“手机处理器”
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摘要：一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。比如在建立申请评分卡模型时用logsitic作为基模型就需要对连续变量进行离散化，离散化通常采用分箱法。 分箱的重要性及其优势 原文链接：https://blog.csdn.net/pylady/arti
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摘要：一、简介 孤立森林（Isolation Forest）是另外一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的，而不是根据信息增益或者基尼指数来选择。在建树过程中，如果一些样本很快就到达了叶子节点（即叶子到根的距离d很短），那么就被认为很有可能是异常点。 具体步骤
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