Credit scoring and its applications
副标题：无
分类号：
ISBN：9787504939302
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简介
信贷市场的快速增长促成了《信用评分及其应用》的出版。这是目前详细描述信用评分数学模型的惟一之作，信贷机构利用这些数学模型可以作出可靠的信用风险决策。
贷款机构每天都要进行形形色色的风险决策。《信用评分及其应用》着重介绍了两类基本决策，并提供了帮助决策的有效的数学模型。贷款机构面临的第一类决策是是否批准一个新客户的借款申请，第二类决策是如何对现有的客户进行信贷管理或营销新产品。
《信用评分及其应用》对信用评分和行为评分的目的、方法及操作等问题进行了全面介绍。作者对建立评分卡的统计学原理和运筹学方法及各种不同方法的优缺点进行分析比较，描述了在建立、使用和监测评分卡的过程遇到的操作问题，同时也研究了不同国家在破产、公平信用以及个人隐私保护方面法律等问题上的差异。
《信用评分及其应用》还介绍了消费者个人使用信用工具的经济学理论基础。读者将会理解贷款机构使用信用评分技术要达到的目标及其变化。尽管信用评分技术广泛应用于信贷业务，但到目前为止还没有其他任何一《信用评分及其应用》对信用评分所使用的各种统计学和运筹学方法进行详细描述，这些方法包括判别分析、Logistic回归、线性规划、神经网络、遗传算法等。《信用评分及其应用》的其他特点包括讨论不评分卡监测方法及何时更新评分卡等问题，以及信用评分在其他方面的应用，如直销、利润评分、税收检查、囚犯的释放以及罚款的支付等。
目录
目录
前言
1 信用评分的历史和哲学基础
1．1 简介：什么是信用评分
1．2 信用的历史
1．3 信用评分的历史
1．4 信用评分的哲学方法
1．5 信用评分和数据挖掘
2 信用评分实践
2．1 简介
2．2 评分前的信用评估
2．3 信用评分如何嵌入放贷机构信用评估程序
2．4 需要什么数据
2．5 信用评分咨询机构的作用
2．6 验证评分卡的有效性
2．7 与信息系统的关系
2．8 借款申请表
2．9 征信局的作用
2．10 人工修正和人工干预
2．11 监测和跟踪
2．12 与放贷机构产品组合的关系
3 经济周期和贷款及负债结构
3．1 简介
3．2 信贷随时间的变化
3．3 宏观经济问题
3．3．1 现值
3．3．2 对信贷需求的经济学分析
3．3．3 信贷约束
3．3．4 经验证据
3．4 宏观经济问题
3．4．1 简化的凯恩斯经济模型
3．4．2 货币渠道
3．4．3 信贷渠道
3．4．4 经验证据
3．5 违约行为
4 建立信用评分卡的统计方法
4．1 简介
4．2 判别分析：决策论方法
4．2．1 单变量正态情形
4．2．2 协方差相等的多元正态情形
4．2．3 协方差不等的多元正态情形
4．3 判别分析：将两个组区分开
4．4 判别分析：一种线性回归
4．5 Logistic回归
4．6 其他非线性回归方法
4．7 分类树法(递归分割法)
4．7．1 Kolmogomv-Smimov统计量
4．7．2 基本不纯度指数(Basicimpurityindex)i(v)
4．7．3 Gini指数
4．7．4 熵指数
4．7．5 最大化半和平方
4．8 最近邻方法
4．9 多重判别
5 建立信用评分卡的非统计学方法
5．1 简介
5．2 线性规划
5．3 整数规划
5．4 神经网络
5．4．1 单层神经网络
5．4．2 多层感知器
5．4．3 反向传播算法
5．4．4 网络结构
5．4．5 分类及误差函数
5．5 遗传算法
5．5．1 基本原理
5．5．2 图式
5．6 专家系统
5．7 各种方法的比较
6 行为评分模型
6．1 简介
6．2 行为评分：分类方法
6．3 基于分类方法的行为评分系统的变形及使用
6．4 行为评分：传统马尔科夫链方法
6．5 马尔科夫决策过程方法在行为评分中的应用
6．6 马尔科夫链模型的验证和变形
6．6．1 估计平稳马尔科夫链的参数
6．6．2 估计非平稳马尔科夫链的参数
6．6．3 检验p(i，j)是否取某个特殊值p<'0>(i，j)
6．6．4 检验p<,t>(i，j)是否平稳
6．6．5 检验过程是马尔科夫链
6．6．6 “移动者一停留者”马尔科夫链模型
6．7 行为评分：贝叶斯马尔科夫链方法
7 度量评分卡的表现
7．1 简介
7．2 利用保留样本估计的错误率和2×2表
7．3 小样本的交叉验证
7．4 自助法和刀切法
7．5 分离度的度量：马氏距离与K-S统计量
7．6 ROC曲线和Gini系数
7．7 比较评分卡的实际表现和预期表现：Delta方法
8 评分卡开发中的一些实际问题
8．1 简介
8．2 样本的选择
8．3 好客户和坏客户的定义
8．4 可利用的特征变量
8．5 征信局特征变量
8．5．1 可获取的公共信息
8．5．2 以前的查询
8．5．3 贷款机构共享的信息
8．5．4 汇总信息
8．5．5 欺诈预警
8．5．6 征信局增值信息
8．6 子总体的确定
8．7 特征变量的粗分组
8．7．1 X<'2>统计量
8．7．2 信息统计量
8．7．3 Somer的D和谐统计量
8．7．4 极大似然单调粗分组方法
8．8 选择特征变量
8．9 拒绝推断
8．9．1 定义为坏客户
8．9．2 外推
8．9．3 增补
8．9．4 混合分布
8．9．5 三向分组法
8．10 人工修正及其对评分卡的影响
8．11 设定临界点
8．12 调整与校正
9 评分卡的实施及应用领域
9．1 简介
9．2 评分卡的实施
9．3 对评分卡进行监测
9．4 对评分卡进行跟踪
9．5 什么时候评分卡老化了?
9．6 拥护者与挑战者
10 评分在信贷其他领域的运用
10．1 简介
10．2 预先审核
10．3 预先批准
10．4 防范欺诈
10．5 住房贷款评分
10．6 小企业评分
10．7 基于风险的定价
10．8 授信扩展与交易授权
10．9 债务偿还：催收评分和诉讼评分
10．10 坏账准备金提取
10．11 出口担保信用
11 评分在其他领域的应用
11．1 简介
11．2 直销
11．3 利润评分
11．4 税务检查
11．5 罚款与扶养费支付
11．6 假释
11．7 其他
12 建立评分卡的新方法
12．1 简介
12．2 通用评分卡和小样本建模
12．3 两种评分卡的结合：充分性和筛选
12．4 分类法的组合
12．5 间接信用评分
12．6 图解模型和贝叶斯网络在信用评分中的应用
12．7 生存分析在信用评分中的应用
13 国际差异
13．1 简介
13．2 信贷的使用
13．2．1 消费信贷
13．2．2 信用卡
13．3 征信局信用报告的国际差异
13．3．1 美国
13．3．2 其他国家
13．4 对支付工具的选择
13．5 评分卡的差异
13．6 破产
14 利润评分、基于风险的定价和证券化
14．1 简介
14．2 利润最大化的决策与基于违约的评分
14．3 整体利润度量
14．4 利润评分系统
14．5 基于风险的定价
14．6 证券化
14．7 住房抵押贷款支持证券
附录：1 词汇表
附录：2 人名翻译中英文对照表
参考文献
译后记
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前言
1 信用评分的历史和哲学基础
1．1 简介：什么是信用评分
1．2 信用的历史
1．3 信用评分的历史
1．4 信用评分的哲学方法
1．5 信用评分和数据挖掘
2 信用评分实践
2．1 简介
2．2 评分前的信用评估
2．3 信用评分如何嵌入放贷机构信用评估程序
2．4 需要什么数据
2．5 信用评分咨询机构的作用
2．6 验证评分卡的有效性
2．7 与信息系统的关系
2．8 借款申请表
2．9 征信局的作用
2．10 人工修正和人工干预
2．11 监测和跟踪
2．12 与放贷机构产品组合的关系
3 经济周期和贷款及负债结构
3．1 简介
3．2 信贷随时间的变化
3．3 宏观经济问题
3．3．1 现值
3．3．2 对信贷需求的经济学分析
3．3．3 信贷约束
3．3．4 经验证据
3．4 宏观经济问题
3．4．1 简化的凯恩斯经济模型
3．4．2 货币渠道
3．4．3 信贷渠道
3．4．4 经验证据
3．5 违约行为
4 建立信用评分卡的统计方法
4．1 简介
4．2 判别分析：决策论方法
4．2．1 单变量正态情形
4．2．2 协方差相等的多元正态情形
4．2．3 协方差不等的多元正态情形
4．3 判别分析：将两个组区分开
4．4 判别分析：一种线性回归
4．5 Logistic回归
4．6 其他非线性回归方法
4．7 分类树法(递归分割法)
4．7．1 Kolmogomv-Smimov统计量
4．7．2 基本不纯度指数(Basicimpurityindex)i(v)
4．7．3 Gini指数
4．7．4 熵指数
4．7．5 最大化半和平方
4．8 最近邻方法
4．9 多重判别
5 建立信用评分卡的非统计学方法
5．1 简介
5．2 线性规划
5．3 整数规划
5．4 神经网络
5．4．1 单层神经网络
5．4．2 多层感知器
5．4．3 反向传播算法
5．4．4 网络结构
5．4．5 分类及误差函数
5．5 遗传算法
5．5．1 基本原理
5．5．2 图式
5．6 专家系统
5．7 各种方法的比较
6 行为评分模型
6．1 简介
6．2 行为评分：分类方法
6．3 基于分类方法的行为评分系统的变形及使用
6．4 行为评分：传统马尔科夫链方法
6．5 马尔科夫决策过程方法在行为评分中的应用
6．6 马尔科夫链模型的验证和变形
6．6．1 估计平稳马尔科夫链的参数
6．6．2 估计非平稳马尔科夫链的参数
6．6．3 检验p(i，j)是否取某个特殊值p<'0>(i，j)
6．6．4 检验p<,t>(i，j)是否平稳
6．6．5 检验过程是马尔科夫链
6．6．6 “移动者一停留者”马尔科夫链模型
6．7 行为评分：贝叶斯马尔科夫链方法
7 度量评分卡的表现
7．1 简介
7．2 利用保留样本估计的错误率和2×2表
7．3 小样本的交叉验证
7．4 自助法和刀切法
7．5 分离度的度量：马氏距离与K-S统计量
7．6 ROC曲线和Gini系数
7．7 比较评分卡的实际表现和预期表现：Delta方法
8 评分卡开发中的一些实际问题
8．1 简介
8．2 样本的选择
8．3 好客户和坏客户的定义
8．4 可利用的特征变量
8．5 征信局特征变量
8．5．1 可获取的公共信息
8．5．2 以前的查询
8．5．3 贷款机构共享的信息
8．5．4 汇总信息
8．5．5 欺诈预警
8．5．6 征信局增值信息
8．6 子总体的确定
8．7 特征变量的粗分组
8．7．1 X<'2>统计量
8．7．2 信息统计量
8．7．3 Somer的D和谐统计量
8．7．4 极大似然单调粗分组方法
8．8 选择特征变量
8．9 拒绝推断
8．9．1 定义为坏客户
8．9．2 外推
8．9．3 增补
8．9．4 混合分布
8．9．5 三向分组法
8．10 人工修正及其对评分卡的影响
8．11 设定临界点
8．12 调整与校正
9 评分卡的实施及应用领域
9．1 简介
9．2 评分卡的实施
9．3 对评分卡进行监测
9．4 对评分卡进行跟踪
9．5 什么时候评分卡老化了?
9．6 拥护者与挑战者
10 评分在信贷其他领域的运用
10．1 简介
10．2 预先审核
10．3 预先批准
10．4 防范欺诈
10．5 住房贷款评分
10．6 小企业评分
10．7 基于风险的定价
10．8 授信扩展与交易授权
10．9 债务偿还：催收评分和诉讼评分
10．10 坏账准备金提取
10．11 出口担保信用
11 评分在其他领域的应用
11．1 简介
11．2 直销
11．3 利润评分
11．4 税务检查
11．5 罚款与扶养费支付
11．6 假释
11．7 其他
12 建立评分卡的新方法
12．1 简介
12．2 通用评分卡和小样本建模
12．3 两种评分卡的结合：充分性和筛选
12．4 分类法的组合
12．5 间接信用评分
12．6 图解模型和贝叶斯网络在信用评分中的应用
12．7 生存分析在信用评分中的应用
13 国际差异
13．1 简介
13．2 信贷的使用
13．2．1 消费信贷
13．2．2 信用卡
13．3 征信局信用报告的国际差异
13．3．1 美国
13．3．2 其他国家
13．4 对支付工具的选择
13．5 评分卡的差异
13．6 破产
14 利润评分、基于风险的定价和证券化
14．1 简介
14．2 利润最大化的决策与基于违约的评分
14．3 整体利润度量
14．4 利润评分系统
14．5 基于风险的定价
14．6 证券化
14．7 住房抵押贷款支持证券
附录：1 词汇表
附录：2 人名翻译中英文对照表
参考文献
译后记
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