行为评分卡 分类法适用于产品档案什么产品类型

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【精品】行为风险评分卡介绍材料
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.年第 期 征 信.
信用卡行为评分模型的开发
华南理工大学,广东广摘 要:随着我国经济发展与居民消费观念的更新,信用卡业务增长非常迅速。信用卡给我们带来便利与财富的
同时,也存在着一定的风险,如何有效地评估与控制风险,是银行等金融机构面临的重要问题。相比于申请评分
卡,行为评分卡依赖持卡人的账户行为,对持卡人的一系列风险价值指标的特征进行数量化衡量,能更准确地对客
户进行预测。拟用拖欠评分实例,介绍信用卡行为评分模型的开发和应用,以帮助商业银行制定信贷决策,降低信
贷风险,增加信贷收益。
关键词:信用卡;行为评分模型;评分卡;变量分析
中图分类号:
文献标志码:
文章编号: ? ?
和样本外检验,在设计阶段就要考虑样本的安排。
、行为评分卡介绍
通常会同时选取 个月、 个月以及 个月等区间
信用卡行为评分卡 是以数字方式反映在账客
长度进行分析,来确定最合适的窗口。对客户群采
户出现某种状况的可能性。主要依赖持卡人的账户
用观测窗口和表现窗口进行观测,例如观测窗口为
行为表现数据,对持卡人的一系列风险价值指标的
年 月 日至 年 月
日,观测点为
特征进行数量化衡量,用包括统计模型在内的许多
年 月 日,表现窗口为 年 月 日至
方法对持卡人行为数据进行量化分析,以分值形式
表述。信用卡行为评分主要包括预测客户会否成为
开发拖欠评分,选取 年
月 日时间点
拖欠账户、账户会否带来收益、账户是否易于流失、
的原始样本。对于 年 月 日采集的用于研
在催收时会否还款等,主要应用于授信、催收、授权、 制评分的样本,其采集规则是: 年 月 日至
产品更新定价等业务方面。
日有持续开放的账户,这些客户%简
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信用评分卡
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２０１０年第１３期
ＯＩＴ论坛。
信用评分卡模型的建立
（华南理工大学广东广州５１０００６）
【摘要Ｊ信用评分技术是一种应用统计模型，为信用申请者或已有的帐户计算一个风险分值的方法。而这种用途的统计模型就称为信用 评分卡。信用评分卡可以根据客户提供的资料和客户的历史数据，对客户的信用进行评估。信用评分卡的建立是以对大量数据的统计结果为基 础。具有相当之高的准确性和可靠性。 【关键词】特征；属性；分值
本文主要讲述了运用数据挖掘技术进行信用评分卡模型的建立 原理、及建立过程分中所使用的模型和方法。建立信用评分卡模型的 步骤包括：确定研究目标、确定数据源及抽取样本、数据探索、模型开 发和模型验证。 １ 工作原理
现的客户特征．如拖欠．坏帐就不能达到稳定状态。国际上通行的做法 是取６个月、１２个月以及１８个月等区间长度。 ３．２样本抽取 出于不同的目的．模型开发者开发出不同的行为评分，为了更好 的捕捉到特定客户的行为模式。需要在采集样本时就依据不同的开发 目的，采取不同的采集策略：同时由于某些特殊行为的客户，例如欺 诈，坏帐，所占总样本的比例非常低，开发这些行为评分时，需要运用 特殊的抽样方法，这对于全面涵盖特殊行为客户，缩短开发周期，提高 建模效率都是有帮助的。 在建立申请评分卡模型时，除了考虑到样本的观察区间和表现区 间外，还有样本容量的问题。样本容量应该为多少，莱温斯（Ｌｅｗｉｓｅ）ｍ １９９２年建议使用１５００个好客户与１５００个坏客户足够。但在实际建 模中使用到的样本数比这要大得多。在样本抽取时，应该有多少好客 户、多少坏客户。如果样本中好、坏客户的数量比与总体中好、坏客户 的发生比一样，就容易导致坏客户数量过少，从而不能确定坏客户的 特征。所以，国际上通行的做法是，在建模时样本中好、坏客户比率为 ５０：５０，或者位于５０：５０与总体中好、坏客户比例之间。在本信用评分 卡模型建立中，使用的是逻辑回归方法，总体中好、坏客户的概率已经 用于计算中，所以．当样本中好坏客户比例与总体中好坏客户的比例 不二致时，我们也不需要对这一样本中得到的结果进行调整。因为回 归方法中已经自动调整了。 ３．３明确数据源 对于信用卡信用评分来说包括客户的人口统计学信息和交易行 为信息。信用评分卡模型的数据源通常包括如下信息：年龄、住所类 型、婚姻状态、收入等等。其实这些信息，就是构成评分卡的“特征”。每 一个特征又会划
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