信用评分应用(第2版)

本书介绍了开发信用评分系统的基本原理、建立和监测系统要注意的实际问题，以及现在和未来评分模型可以应用的场景。本书从一门为运筹学和金融数学专业学生开设的信用评分课程发展而来，也可以作为统计学和运筹学专业所学知识的应用参考之一。

作者简介：林·托马斯（Lyn Thomas），爱丁堡皇家学会会士，英国南安普敦大学管理科学教授，曾任商学院院长、会计经济管理学院院长、英国运筹学学会主席。乔纳森·克鲁克（Jonathan Crook），英国社会科学院院士，爱丁堡皇家学会会士，现任英国爱丁堡大学商学院教授、副院长、研究部主任、信用研究中心主任。大卫·埃德尔曼（David Edelman），曾在国际有名金融机构和银行担任信贷主管，拥有30多年零售信贷经验，现为Caledonia Credit Consultancy公司总裁。译者简介：李志勇，西南财经大学金融学教授，英国爱丁堡大学商学院信用研究中心博士，现任西南财经大学金融学院信用管理系主任，主要研究巴塞尔模型和信用评分，关注金融科技和消费金融，出版信用评分译著《消费信用模型》《信用评分工具》《信用评分应用》（第二版）。

第1章信用评分的历史和原理1
1.1引言:什么是信用评分?1
1.2信用的历史2
1.3信用评分的历史4
1.4信用评分原理6
1.5信用评分与数据挖掘8
1.6信用分数的定义9
第2章信用评分的实践10
2.1引言10
2.2信用评分在信用评估中的应用10
2.3需要的数据15
2.4数据要求15
2.4.1数据可得性16
2.4.2准确性和可靠性16
2.4.3数据使用规范17
2.5征信机构17
2.6评分卡验证18
2.7申请表格18
2.8撤销与人为干预18
2.9监测和跟踪19
2.10与信贷组合的关系20
2.11评分人员20
第3章信用评分的经典方法22
3.1引言22
3.2朴素贝叶斯23
3.3线性回归26
3.3.1最小化成本的决策理论26
3.3.2同一协方差矩阵的多元正态分布27
3.3.3不同协方差矩阵的多元正态分布28
3.3.4分类问题28
3.3.5判别分析30
3.4逻辑回归32
3.5非线性方法33
3.6优选化散度34
3.7分类树35
3.7.1KS统计量36
3.7.2不纯指数37
3.7.3基尼指数38
3.7.4熵增指数39
3.7.5半平方和40
3.8多项判别41
第4章信用评分的其他方法42
4.1引言42
4.2线性规划43
4.3整数规划47
4.4神经网络48
4.4.1单层神经网络49
4.4.2多层感知器50
4.4.3向前传播51
4.4.4网络结构54
4.4.5分类和误差函数56
4.5支持向量机57
4.6规则提取60
4.6.1一般标准60
4.6.2神经网络的规则提取62
4.6.3支持向量机的规则提取63
4.7遗传算法63
4.7.1遗传算法63
4.7.2基因规划68
4.8最近邻法68
4.9贝叶斯网络70
4.10集成算法74
4.10.1袋装法75
4.10.2提升法75
4.10.3样本不平衡问题75
4.10.4随机森林77
4.11方法比较78
第5章生存分析85
5.1引言85
5.2生存分析基本概念86
5.3Cox比例危险模型89
5.4风险竞争92
5.5离散时间模型94
5.6时变特征95
5.7强度模型97
5.8巴塞尔模型98
第6章数据管理100
6.1引言100
6.2样本设计100
6.2.1结果期100
6.2.2样本量101
6.2.3样本选择102
6.3好坏定义102
6.4备选特征104
6.5征信数据107
6.5.1前言107
6.5.2公共信息107
6.5.3征信查询107
6.5.4信息共享108
6.5.5聚合信息108
6.5.6欺诈预警108
6.5.7增值服务109
6.5.8征信监管109
6.5.9非个人信息109
6.6样本分层110
6.7粗分类110
6.7.1卡方值111
6.7.2信息值112
6.7.3一致性113
6.7.4优选似然单调粗分类117
6.8特征筛选118
6.8.1选择标准118
6.8.2如何优选120
6.9拒绝推断120
6.9.1拒绝推断问题120
6.9.2获得表现122
6.9.3样本选择方法122
6.9.4外推法124
6.9.5增广法124
6.9.6其他方法126
6.9.7实证比较126
6.9.8其他场景的拒绝推断126
6.10人为撤销127
6.11设置阈值128
6.12模型校准131
第7章行为评分134
7.1引言134
7.2行为特征134
7.3行为评分的应用136
7.4传统马尔可夫链137
7.5马尔可夫过程141
7.6马尔可夫链的验证和变化143
7.6.1平稳马尔可夫链的参数估计143
7.6.2非平稳马尔可夫链的参数估计144
7.6.3转移概率值的检验144
7.6.4转移概率平稳的检验144
7.6.5马尔可夫链检验145
7.6.6动静马尔可夫链模型146
7.7贝叶斯马尔可夫链的行为评分模型147
第8章模型表现评价151
8.1引言151
8.2保留样本152
8.3交叉验证153
8.4自展法153
8.5区分度的测度154
8.5.1散度155
8.5.2信息值155
8.5.3马氏距离155
8.6常用指标157
8.6.1KS距离158
8.6.2DS和U统计量158
8.6.3ROC曲线158
8.6.4AUC和基尼系数159
8.6.5Ｈ指数161
8.7分类预测162
8.8概率校准164
8.8.1二项检验165
8.8.2卡方检验166
第9章部署与应用169
9.1引言169
9.2评分卡的实施部署169
9.3评分卡的监测与跟踪170
9.4评分卡的监测171
9.4.1评分结果和流程是否合理171
9.4.2总体稳定性172
9.4.3最终分数报告173
9.4.4特征分析174
9.4.5时间稳定性176
9.4.6监测总结177
9.5评分卡的跟踪177
9.5.1早期表现报告177
9.5.2动态逾期报告178
9.5.3分数段坏账率180
9.5.4分层坏账率182
9.5.5区分度分析183
9.5.6跟踪小结185
9.6评分卡的老化185
9.7评分卡的优化188
9.7.1计算变化188
9.7.2测量差距190
9.7.3检验差距190
9.8冠军挑战191
9.9其他应用场景194
9.9.1评分在信贷流程中的应用194
9.9.2评分在其他业务中的应用195
第10章信用经济198
10.1引言198
10.2信贷周期198
10.3微观经济因素201
10.3.1现值201
10.3.2信贷需求的经济学分析201
10.3.3信贷配给205
10.3.4实证结果207
10.4宏观经济因素207
10.4.1简化的凯恩斯经济学模型208
10.4.2货币渠道210
10.4.3信贷渠道211
10.4.4实证研究212
10.5违约行为214
10.6过度负债217
10.7负担能力219
第11章资本要求和巴塞尔协议222
11.1引言222
11.2巴塞尔协议的历史223
11.2.1巴塞尔协议Ⅰ以前223
11.2.2巴塞尔协议Ⅰ223
11.2.31996年修正案224
11.2.4巴塞尔协议Ⅱ和巴塞尔协议Ⅲ224
11.3巴塞尔协议Ⅱ225
11.4第一支柱:大力度优惠资本要求226
11.4.1监管资本226
11.4.2信用风险的大力度优惠监管资本要求226
11.4.3执行和使用232
11.4.4支柱2247
11.4.5巴塞尔协议Ⅱ的效果247
11.5巴塞尔协议Ⅲ248
11.5.1监管资本定义249
11.5.2资本留存缓冲249
11.5.3逆周期缓冲250
11.5.4杠杆比率250
11.5.5流动性覆盖率和净稳定资金率250
11.5.6监测工具251
11.6压力测试252
11.7巴塞尔协议Ⅲ的评价254
第12章资产证券化和次贷危机256
12.1引言256
12.2资产证券化256
12.3次贷危机的原因259
12.4信用评分在次贷危机中的表现262
12.5信用评级在次贷危机中的表现264
12.6国际金融危机的影响267
第13章可变定价和风险定价269
13.1引言269
13.2响应率和采用率270
13.3简单的利润率和利率优化模型273
13.4含资本要求的利润率和利率优化模型277
13.5可变定价中的逆向选择和赢家诅咒282
13.5.1逆向选择282
13.5.2可变利率和赢家诅咒282
13.5.3负担能力的283
参考文献284
译后记312