违约概率

5.系统风险评估的应用 5.1 压力测试金融网络 我们现在使用我们的方法进行压力测试。我们假设除了L的行和、列和外，我们还观察到外部资产 a ( e ) ∈ [ 0 , ∞ ) n a^{(e)}\in [0,\infty)^n a ( e ) ∈ [ 0 , ∞ ) n 和对银行间网络以外实体的负债 l ( e ) ∈ [ 0 , ∞ ) n l(e)\in [0,\infty)^n l ( e ) ∈ [ 0 , ∞ ) n 。表1显示了基于此的简单资产负债表。 总负债向量为 l a l l = l ( e ) + r ( L ) ∈ R n l^{all}=l^{(e)}+r(L)\in R^n l a l l = l ( e ) + r ( L ) ∈ R n ，净资产向量为 w = w ( l , a ( e ) , l ( e ) ) = a ( e ) + c ( L ) − l a l l w=w(l,a^{(e)},l^{(e)})=a^{(e)}+c^{(L)}-l^{all} w = w ( l , a ( e ) , l ( e ) ) = a ( e ) + c ( L ) − l a l l 。如果 w i ≥ 0 w_i\geq 0 w i ​ ≥ 0 ，净值对应于银行 i i i 权益的账面价值。 确定性的比例冲击是由 s ∈ [ 0 , 1 ] n

一、引言 如何利用机器学习以及大数据技术来降低风险呢？如何建立信用评分的模型呢？本文将针对这些问题简单介绍互金行业中授信产品的风控建模过程，内容主要如下： ·信用风险定义 ·信用风险评分卡类型 ·信用评分模型建立的基本流程 1.信用风险定义 ①风险管理的概念 风险管理最早起源于美国。1930年由美国管理协会保险部最先倡导风险管理，后面在全球流行开来，随着互联网的迅猛发展，大数据、数据挖掘和机器学习等新兴技术开始出现，让风险管理更为精准。他们通过收集银行系统本身的征信数据以及用户在互联网上的的各种数据，包括人际关系、历史消费行为、身份特征等，通过大数据“画像”技术，对用户进行全面的定位，由此来预测用户的履约能力、降低信贷风险。 ②什么是信用风险？ 信用风险又称违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方因种种原因，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性，它是金融风险的主要类型。 万事都有风险，但对于金融行业来讲，风险控制尤为重要。对于海量的用户数据处理，传统的人工授信方式显然是很乏力的，因此现在大多互联网金融P2P公司都采用机器学习、大数据等技术对风险进行自动化评估，来最大程度的降低风险。当然，这些技术的应用并不能百分百的保证零风险，因为有很多人为因素是不可控的

在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个 ，一个是 精准营销 ，典型的场景是商品推荐和精准广告投放， 另外一个是 大数据风控 ，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的 本质是风险管理 ，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据， 利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿 。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含 年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录 等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有 区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率 等。 互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中， 首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6364686.html 在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个 ，一个是精准营销 ，典型的场景是商品推荐和精准广告投放， 另外一个是大数据风控 ，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的 本质是风险管理 ，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据， 利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿 。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。 互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据

在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。 互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充

基于Logistic回归的申请评分卡模型开发 基本申请评分卡建模流程： 1.数据准备：收集并整合在库客户的数据，定义目标变量，排除特定样本。 2.探索性数据分析：评估每个变量的值分布情况，处理异常值和缺失值。 3.数据预处理：变量筛选，变量分箱，WOE转换、样本抽样。 4.模型开发：逻辑回归拟合模型。 5.模型评估：常见几种评估方法，ROC、KS等。 6.生成评分卡 1. 数据准备 因为不同评级模型所需要的数据也是不同的，所以在开发信用评级模型之前，要先明确我们需要解决的问题。 1.1 排除一些特定的建模客户 用于建模的客户或者申请者必须是日常审批过程中接触到的，需要排除异常情况。如 欺诈，特殊客户。 1.2 明确客户属性 根据不同的数据来源，可以分为以下几类： 1.人口统计特征：客户的基本特征，如性别，年龄、居住情况、年收入等 2.征信机构数据和外部评分:如人行征信报告、芝麻分等。 3.其他数据来源。 1.3 目标变量的确立 预测模型的一个基本原理是用历史数据来预测未来，申请者评分模型需要解决的问题是未来一段时间（如12个月）客户出现违约（如至少一次90天或90天以上逾期）的概率。先将客户标签定义为二分类，不良/逾期：观察窗口内，观察窗口内，60/90/120天算逾期日期；良好:从未或截止逾期；从未或在观察期内截止逾期 其中关于不良/逾期需要界定以下两项内容：确定违约日期时长

本博文将针对消费贷款领域的信用评分及其模型进行相关研究探讨。虽然人人都可以通过对借款方在Lending Club(国外最大的P2P网站)和Prosper上的历史借贷数据进行分析，但我相信，了解消费信贷行为、评分机制和贷款决策背后的工作原理可以帮助投资人更好的在市场中进行决策，获得收益。 消费信贷一直是推动世界领先国家经济转型的主要力量。在过去的50年里，消费开支也因此有所增加。根据纽约联邦储备银行家庭债务和信用季度报告,2014年8月，消费者负债总额为11.63万亿美元，其中74%为按揭和净值贷款，10%为学生贷款，8%为汽车贷款，以及6%为信用卡债务。消费信贷需求增长率极高，自动化风险评估系统势在必行。 信用评分 信用评分最早始于上世纪50年代初。信用评分最初使用 统计学方法 来区分优秀和不良贷款。最初，信用评分的重点是是否要给贷方发放贷款，后来，这种行为转变成了 申请人评分（applicant scoring） 。信用评分借着申请人评分这一项成为了一项成功的评价系统。 在信用评分中，信贷价值假设会在未来的几年保持稳定，贷方会对申请人是否会在未来的12个月内出现90天以上的逾期支付进行评估。申请成功时的最低评分界限是该分值边际良好和不良贷款几率相比而来。申请者贷款1-2年以来的数据，加上相应的信用记录将帮助建立申请者未来2年左右的申请评分模型。 行为评分（Behavioral

美国的个人信用评分系统，主要是Fair IsaacCompany 推出的 FICO，评分系统也由此得名。一般来讲， 美国人经常谈到的你的得分 ，通常指的是你目前的FICO分数。而实际上， Fair Isaac 公司开发了三种不同的FICO 评分系统 ，三种评分系统分别由美国的三大信用管理局使用评分系统的名称也不同。 信用管理局名称 FICO 评分系统名称 Equifax BEACON* Experian ExperianPFair Isaac Risk Model TransUnion FICO Risk Score, Classic Fair Isaac 公司所开发的这三种评分系统使用的是相同的方法, 并且都分别经过了严格的 测试 。即使客户的历史信用数据在三个信用管理局的 数据库 中完全一致, 从不同的信用管理局的评分系统中得出的信用得分也有可能不一样, 但是相差无几。 　　　　　　fico评分系统全球分布图 FICO 评分系统得出的信用分数范围在300- 850分之间。分数越高, 说明客户的信用风险越小。但是分数本身并不能说明一个客户是好还是坏,贷款方通常会将分数作为参考, 来进行贷款决策。每个贷款方都会有自己的贷款策略和标准, 并且每种产品都会有自己的风险水平, 从而决定了可以接受的信用分数水平。一般地说, 如果借款人的信用评分达到680 分以上,

在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个 ，一个是 精准营销 ，典型的场景是商品推荐和精准广告投放， 另外一个是 大数据风控 ，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的 本质是风险管理 ，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据， 利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿 。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含 年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有 区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。 互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中， 首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充

如今在银行，P2P等各种贷款业务机构，普遍使用信用评分，对客户实行打分制，以期对客户有一个优质与否的评判。但是不是所有人都知道信用评分卡还分A,B,C卡三类！所以，如果你只知道ABC是Gary的ABC汤，那就赶紧来补习下这些知识吧~~ A卡（Application score card）申请评分卡 B卡（Behavior score card）行为评分卡 C卡（Collection score card）催收评分卡 三种卡的介绍，请直接看这篇文章：比较全面的说了三种打分机制。 梁世栋博士的《行为评分和贷后风险管理研究》http://www.docin.com/p-516772778.html 这三种打分机制的区别在于： 1.使用的时间不同。分别侧重 贷前、贷中、贷后 ； 2.数据要求不同。 A卡一般可做贷款0-1年的信用分析，B卡则是在申请人有了一定行为后，有了较大数据进行的分析，一般为3-5年，C卡则对数据要求更大，需加入催收后客户反应等属性数据。 3.每种评分卡的模型会不一样。在A卡中常用的有 逻辑回归 ， AHP [层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）]等，而在后面两种卡中，常使用 多因素逻辑回归 ，精度等方面更好。 3.检测评分卡中客户群的 特征变化 ，已经这些变化对评分卡分值的冲击。 2.计算 某些特定参数 ，用以触发某些行动