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关于信用计分卡

信用计分卡是什么?

信用评分是一种使用最广泛的信用风险分析工具。信用评分的目的是排名借款人的信用。在零售信贷(信用卡、抵押贷款、汽车贷款、等等),使用信用计分卡执行信用评分。客户的信用计分卡代表不同的特征(年龄、居住状况、当前时间地址,时间在目前的工作,等等)翻译成点和点的总数成为信用评分。总结了客户的信用信用评分;高分通常对应于低风险客户,反之。分数也用于企业信贷分析中小企业,大企业。

信用计分卡是一个查找表,将特定的借款人特征映射到分。点的总数成为信用评分。信用计分卡是一种广泛使用的信用评分模型。因此,信用计分卡的目的是区分客户偿还贷款(“好”客户),和顾客不会(“坏”客户)。像其他信用评分模型、信用计分卡量化的风险借款人不能偿还贷款的形式得分和违约概率。

例如,个别借款人信用计分卡可以给点他们的年龄和收入根据下表。其他特征,如住宅状况、就业状况、也可能包括在内,尽管如此,为了简便起见,他们不是这个表所示。

信用计分卡点预测的年龄和收入

使用信用计分卡在这个例子中,特定的顾客是31日,每年52000美元的收入,是放在第二个年龄组(26-40)和接收25分的年龄,同样的,为他们的收入得到28分。其他特征(这里没有显示)可能造成额外的得分点。总得分的总和,这在本例中为给客户共计238分(这是一个虚构的例子在任意评分量表)。

信用计分卡点为某一特定客户的年龄和收入预测

从技术上讲,确定信用计分卡点,开始通过选择一组潜在的预测(第1列在接下来的图)。然后,本数据组(例如,年龄25,25 - 40的(图中第2列)。这个分组有助于区分“好”和“坏”的客户。重量的证据(悲哀)是一种方法来衡量如何分布的“好”和“坏”是分开的箱子或组为每个预测(图中第三列)。通过拟合逻辑回归模型,可以确定预测,当放在一起,把工作做得更好区分“好”和“坏”的客户。模型总结的系数(列4图)。最后,悲哀的和模型系数(通常扩展、转移和圆)的计分卡点(列5图中)。

年龄和收入预测因子表示为悲哀和模型系数

信用计分卡开发过程

  1. 数据收集和准备阶段

    这包括数据采集和集成,如查询、合并、调整。它还包括治疗信息缺失和离群值。有一个预先筛分步骤根据协会的报告预测和响应变量之间的措施。最后,还有一个抽样步骤中,产生一个训练集,有时被称为建模视图,通常一套验证。训练集,在一个表的形式,是所需的数据输入creditscorecard对象,该训练集表创建一个之前必须做好准备creditscorecard对象建模阶段。

  2. 建模阶段

    使用creditscorecard对象和关联对象函数来开发信用计分卡模型。可以本数据,应用证据的重量(悲哀)变换,和其他计算统计数据,如信息的价值。你也可以逻辑回归模型和审查结果计分卡点和格式的缩放和舍入。使用细节creditscorecard对象,看到creditscorecard。

  3. 部署阶段

    部署需要将信用计分卡模型集成到一个生产环境中,保持跟踪日志,性能报告,等等。

的creditscorecard对象是专为信用计分卡工作流的建模阶段。万博1manbetx支持所有三个阶段需要其他MathWorks®s manbetx 845产品。

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