个人信用评分模型及其应用/汇诚信用管理丛书
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内容提要：
本书就是作者在此方面所做的一个尝试。本书在对国外个人信用评分模型的建立、实施和监测进行介绍的基础上，对建立中国的个人信用评分模型中遇到的一些问题和解决方法进行了探讨。书中的部分内容是由石庆焱的博士论文改写的。全书的安排如下：第一章介绍了个人信用评分的基本概念；第二章探讨了个人信用评分建模数据及其预处理的一些方法；第三章介绍了建立个人信用评分模型所使用的一些方法，既包括传统的判别分析等统计方法，也包括神经网络、遗传算法等新近发展起来的方法；第四章讨论如何对个人信用评分模型进行检验；第五章利用中国商业银行的数据对几种常用的个人信用评分模型进行了比较研究；第六章对综合运用多种方法建立信用评分模型进行了探讨；第七章对中国商业银行个人信用评分建模过程中常遇到的一个问题——样本容量不足问题提出了处理方法；第八章介绍行为评分模型；第九章讨论个人信用评分模型的实施和监测；第十章对个人信用评分模型进行扩展，将“客户活动程度”评分加入信贷决策过程。
作者简介：
石庆焱，北京大学光华管理学院管理学博士。现任国家统计局统计科学研究所副研究员、社会经济研究室主任，系中国数量经济学会理事。曾参与多项国家及省部级重点课题的研究。从2001年开始主要研究领域转为个人信用评分模型，在国家级核心期刊发表相关论文多篇。
目录：
第一章 个人信用评分的基本概念
第一节 个人信用评分的概念 第二节 个人信用评分的简要历史 第二章 个人信用评分建模数据的预处理 第一节 建模样本的选择 第二节 特征变量的分组 第三节 拒绝推论问题 第三章 建立个人信用评分模型的方法 第一节 建立信用评分模型的统计学方法 第二节 建立信用评分模型的非统计学方法 第四章 个人信用评分模型的检验 第一节 保留样本(hold-out sample)法 第二节 区分度统计量(Separation Statistics) 第三节 ROC曲线与Gini系数 第五章 几种个人信用评分模型在中国应用的比较 第一节 建模样本数据及预处理 第二节 五种方法建立的个人信用评分模型 第三节 不同模型结果的比较 第六章 多种模型综合运用的探讨 第一节 引言 第二节 一个基于神经网络——Logistic回归的两阶段个人信用评分模型 第七章 建模样本容量不足时的一些处理方法 第一节 方法之_一：将不同客户总体数据合并建模 第二节 方法之二：Bootstrap方法应用于处理样本容量不足问题 第八章 行为评分模型 第一节 基于分类方法的行为评分模型 第二节 基于Maurkov链的行为评分模型简介 第三节 行为评分的一些应用 第九章 个人信用评分模型的实施及监测 第一节 实施个人信用评分模型时需要考虑的一些问题 第二节 个人信用评分模型的监测 第十章 个人信用评分模型的扩展——将“客户活动程度’评分加入信贷决策过程 第一节 扩展的必要性 第二节 “客户活动程度”评分模型 第三节 一个“客户活动程度评分”的实证模型 参考文献 |