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  • 量化信贷风险

    万次阅读 2019-09-03 23:20:56
    比如信贷风险就可以用拨备计提来衡量, 关于拨备计提有个很重要的计算公式: PIP=PDLDGENR 根据信用风险是否发生显著增加以及资产是否已发生信用减值,对资产分别以12个月或整个存续期的逾期信用损...
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    传统风控与量化风控的区别在于风控的手段是否依赖于数据决策。

    由于大数据的兴起,在量化风控里一切似乎都是可以数据化。

    比如信贷风险就可以用拨备计提来衡量,

    关于拨备计提有个很重要的计算公式:
    PIP=PDLDGENR

    根据信用风险是否发生显著增加以及资产是否已发生信用减值,对资产分别以12个月或整个存续期的逾期信用损失计量损失准备。

    计提是有三个部分组成:预期信用损失时违约概率(PD)、违约风险敞口(ENR)以及违约损失率(LGD)三者的乘积折现后的结果。

    关于这部分内容比较多,打算分成三个部分,好好介绍下:
    1.模型风险
    2.拨备计提的计算
    3.IFRS9

    之所以突然想到这一块知识,是跟一个关注我们平台的同学交流的时候,发现他对这一块的知识不是很了解。因为他也是刚进入信贷领域,但是这一块也是个非常重要的知识点。而且我之前也写过一篇文章:关于IFR9的知识,后来因为文章里出现数据较为敏感,已经被我删除了,显然这一块也是涉及风险政策的体系里的知识了;

    在财务部门,风险的拨备计提计算是非常重要的工作;而在风控数据部门,因为风险拨备计提也涉及到违约损失率、回收率等相关知识,其实也是风控政策部门里非常重要的内容。

    可能非常早期的加我公众号的几位同学有可能看过这方面的知识。但随着我公众号粉丝的增长,很多的同学肯定对这一块内容没有cover到的。

    信用风险可以用拨备计提来衡量,这也是一块非常核心的内容。不仅在金融公司的财务公司,而且在风控里做政策的同事,也是需要了解的知识,还有这在FRM也是个知识点。而且学会了这块内容,还能给信贷产品风险定价。

    虽然有些公司直接用贷前评分A卡给客户授信调额,不过还是想提醒一下,单单用一张评分卡给客户调额还是太粗糙了。

    为什么?在信贷领域,模型能解决的问题,都只是非常小的一部分,而且模型是存在的风险,会随着时间跟市场的变化,模型风险更会加剧。所以我们要学会根据政策调整模型相关参数。

    而在最开始关于拨备的计算公式里,提到的PD,是违约率;而算违约率是会牵扯到模型的概念的——因为模型里会对不同组别预测不同的违约率,大家还记得那个评分卡最后出来的分组情况吧,如果对这部分仍没有看过的,可以看下我在这个操作视频里演示的分组情况,得到的每组的bad rate:催收评分系列视频教程1
    或者这篇文章里提到的评分卡分组:催收评分卡(一)催收评分卡介绍

    既然模型是存在风险,下面我们来分析下风险点在哪?

    模型风险:
    建议做模型的朋友要了解这一块,模型出来的很多参数都只是基于历史数据的值,这些值如果直接使用会带来一定的模型风险。

    什么是模型风险,模型风险就是模型都是基于历史的数据去预测目前的情况,但是历史的发生情况就一定能cover到现在的情况,就能对做一个准确的判断吗?

    举例子说明:

    在这里插入图片描述
    上图是我们经常用来建模的一个分析图,我们经常用他来梳理观察期跟表现期。

    我们观察在历史的时间节点2018年1月至2018年12月这段时间来,有两个时间段1月至2月跟5月至7月这段时间内,数据发生比较突然的增高。如果我们用这段时间窗口的数据来建模,增高的数据肯定会拉升整体数据的水平,使平均值增大。思考下那这段时间内的数据是否就能准确的来预测当前?

    另一种方法,如果我们只取2018年7月到12月,最近半年内的历史数据来预测目前的情况,是撇掉了前两段剧增的值。如果能这样处理,也是基于我们猜测半年之前的数据激增只是一个偶发的数据异常。

    所以到在这里,做进一步的深入分析前,我们是需要梳理清楚两个问题:

    A:如果用全年的历史数据,整体的历史数据都会稍微偏高些,但是数据表现没有那么稳定;
    B:如果只取最近半年度数据,数据表现没有太大问题了,但是却将数值波动性比较大的月份也腐蚀掉了。那我们能把这把那段时间发生的历史数据归结为一个偶然发生的数据激增,应该剔除掉这段异常值吗?还是可能是时间周期,可能是市场本身,所以不能无视这部分数据?

    这些重要的问题虽然不太可能是模型的同事应该考虑的,但是如果忽略这些基本也重要的问题,模型做出来都没有任何预测能力,想下我们模型的价值在公司能重视吗?

    模型风险在于其数据有一定的滞后性、延时性和不可预测黑天鹅事件等这些不确定性问题等。会随着时间跟市场变化,效果也会越来越差的,所以这个也是我们非常重要考虑的地方。

    所以我们就采取了半参数法来规避这种模型方法。

    我们一般会采取最新鲜的数据来影响数据,离当前时间越近相应权重越大;离目前时间越远,权重越小。这种方法我们一般称为半参数法。

    为了让历史数据对目前的数据比较好预测性,一般用半参数能够平衡模型稳定性。
    (在实际的政策手段里,还会有参数法、半参数法和非参数法,结合实际应用会在知识星球里,好好讲解下这一块干货知识。)

    当然,既然已经提到了,模型风险,我再简单快速过一下其他在信贷领域的风险情况,比如有:操作风险、流动性量化风险手段、合规风险、市场风险、技术风险、财务风险、产品风险、政策风险、区域风险等;

    我们单单拎出来一个操作风险来看,我们常规的处理方法有:
    BIA方法(过去三年毛利润均值的15%)
    SA(将业务分为三大条线,不同的业务条线给与不同的两笔,分别为12%,15%,18%)
    AMA方法-LDA(通过将业务分成7*8个模块,就损失、频率对应板块的风险进行卷积计算)

    (其他风险手段因为篇幅原因就不展开具体介绍)

    风险的东西了解得越深,越是觉得有很多拍脑袋的东西。比如上面这里的SA方法里的一些参数,为什么是12%,15%,18%,其实这些都是人为规定,并且一直沿用的数值。其实你说拍个11%好不好,不能说不好,只能说之前就被人用习惯了,突然造个陌生的数值非常别扭。

    所以回到我们刚开头的提到那部分,信贷风险是否全都能被数字化,我的理解是大部分都可,但是某些局限于数据维度和业务逻辑,目前还是做不到。
    关于这些风险情况的详细介绍,会整理放到知识星球里,大家后续有兴趣可以上去学习观望。

    **I9**
     

    再来介绍IFRS9也就是国际财务报告准则第9号。

    因为传统的IAS39的风控把控方面比较粗放,所以IFRS9才被人们千呼万唤出来。

    IFRS9预计最快2018年1月1日H股及A+H股上市银行将开始施行,境内其他上市银行于2019年1月1日施行,至2021年1月1日全面实施。
    距离全面施行IFRS 9看似还有充足时间准备,实则不然,IFRS 9内容包含了金融工具的一生,从取得金融工具时的分类与计量,信用风险各阶段减值准备金计提,处分后的损益认列等,内容繁多,若太晚起步,恐来不及准时上线。

    IFRS 9下的新金融工具减值要求和现行IAS39下的指引相比变化巨大。对于银行业而言尤其如此。

    IFRS9,阐明了“信用风险显著增加”中的重要概念并探讨了需要重大判断的领域,并且他增加了实务中对于前瞻性信息的应用。

    这篇文章,想跟大家介绍IFRS9(国际金融准则),如果不是金融领域的童鞋,对这个专有名词是非常陌生的。

    本人也是花了一些功夫,读了一些文章,才疏通了一点点的知识。

    关于IFRS9的篇幅很多,而且原文比较多模糊两可的地方而且通读全文还可能有需要咬文嚼字,如果不想读原文,或者读完原文后不明白所以然。今天就简要跟大家介绍下IFRS9的相关知识。

    第一:对不同风险组合的资产分组
    判断信用风险是否显著增加是IFRS9的一个关键点,但这不是准则可以接受的唯一方法。有些机构会对客户进行分组,把不同风险的信贷产品打包成一个同等风险的资产包,比如对于零售贷款组合,有成千上万的笔贷款,逐笔分析信用风险显然是不合理的,所以将这些贷款组合在一起分析是可以接受的,但是前提是这些贷款必须有相同的信用风险。有些机构会把处于不同逾期期限的资产分成不同的资产去处理。

    第二:if 你can,你能对他说no。但…你不能
    IFSR9有一个”上限指标”的判断因素,但是他可以有推翻的假设。也就是你如果有充足的证据就可以去推翻它。当一笔贷款逾期30天的时候,他的信用风险已经显著增加了,此时如果你能证明你的信用风险不会变化,就可以不用分别处理这个信用风险。但是据我知道很多银行机构在实务中不会去推翻这个假设。

    第三:获取所有信息
    关于IFRS9关于前瞻性的调整。准则要求企业在计算预期信用损失时考虑所有可能可获取的信息,包括历史信息,当前信息和各种宏观性的可前瞻性的信息。

    具体的信息,比如失业率,经理人指数,GDP,还有乃至英国脱欧,你可能会想我要是能未卜先知,我早就成亿万富翁了。但不好意思,IFS9就是这样来规定的。

    然而他必须衡量两方面的内容:
    一是计量预期信用损失的数值
    二是在考虑信贷风险是否显著增加时候,包括所有无需付出不必要的额外成本或努力即可获得的合理且有依据的前瞻性信息。

    什么是合理且有依据的,指的是可能影响预期信用损失的各种经济情景,例如英国脱欧这类事件。不能仅仅因为某个时间发生的可能性较低或者不太可能发生就不考虑那些可能对违约率产生影响的前瞻性信息。那对金融机构来说一边可能会剔除与预期信用风险相关信息的风险,另一边是可能引入完全或基本没有依据的似是而非或者虚假信息的风险,怎么平衡?目前的做法是如果大部分支持性文件中有出现的那些已经确定的合理有依据的风险信息,即是可采用的。

    第四:将前瞻性调整纳入我们的决策里面
    第一是将前瞻性信息考虑加入信贷模型里面,也就是加入到违约概率里,
    第二是通过管理层叠加调整的方式,处理前瞻性信息或前瞻性信息的某些方面
    目前大多数机构采取第一种方法的比较多

    最后,IFRS9其实是跟传统的IAS3计算方式的对比。
    根据信用风险是否发生显著增加以及资产是否已发生信用减值,对不同的资产分别以12个月或整个存续期的逾期信用损失计量损失准备。

    预期信用损失时违约概率(PD)、违约风险敞口(EAD)以及违约损失率(LGD)三者的乘积折现后的结果:
    1…违约概率是指借款人在未来12个月或在整个剩余存续期,无法履行其偿付义务的可能性
    2…违约风险敞口指未来12个月或在整个剩余存续期中,在违约发生时,本集团应被偿付的金
    3…违约损失率指违约敞口发生损失程度作出的预期。

    下面,我们简要以PIP(拨备计提)来理解我们计算的差异性。
    在这里插入图片描述
    可以算出来,按照IFRS算法,计提将会会原来增加一百多万,所以我感觉是不是很多机构都不太愿意去推行呢。
    详细的算法:
    在这里插入图片描述
    想要获取这个I9最新资料的获取方法的,公众号后台回复:I9,谢谢!
    在这里插入图片描述


    十年职场生涯,这个长期混迹在风控界和科技界,摸爬滚打的大叔,曾经就职于全国最大的固网运营商平台、国内最大的ERP软件公司和一家老牌的互金公司,如果你想了解他,欢迎关注 “番茄风控大数据”一起学习一起聊!

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  • 461. 中资银行海外信贷业务的环境和社会风险管理表现及分析.pdf
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    一、主要作业内容:

    1.数据读取:根据数据文件类型以及数据探索、数据处理和聚类实验的要求,读取数据并处理为符合要求的格式。必须提供代码和结果截图
    2.数据探索与数据处理:根据之前讲过的实验《数据探索》的内容,查看数据的基本统计特征情况和拓展统计特征情况,根据之前做过的实验《Pandas统计分析基础与数据预处理》中的内容,查看数据是否存在缺失值、异常值、重复值,如果存在,进行相应处理(这个具体怎么做之前给你们的材料里都有)。必须提供代码和结果截图
    3.kmeans聚类分析:按照实验《Sklearn操作与聚类分析模型构建与评价》中的数据处理和聚类分析流程,以第二步中处理完成的数据作为本次聚类分析实验的输入数据,完成数据聚类分析任务。必须提供代码和结果截图。
    4.按照要求认真完成实验,提交完整实验报告和对应的完整代码文件。

    二、源代码:

    
    
    #coding=gbk
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    from sklearn.clust
    展开全文
  • 灵活合理的差异化定价有利于企业覆盖更多的信贷客户,做到资金有效分配,利于资源优化配置、防范信贷风险和提高营利能力。但是,由于以往长期受到利率管制的影响,不管银行还是信贷公司,都存在贷款定价普遍经验不足...

    伴随利率市场化改革的不断推进,信贷行业中的贷款定价更富有弹性,可以通过合理的风险定价,在原有的运营环境下发掘新的盈利点,拓展信贷市场。灵活合理的差异化定价有利于企业覆盖更多的信贷客户,做到资金有效分配,利于资源优化配置、防范信贷风险和提高营利能力。但是,由于以往长期受到利率管制的影响,不管银行还是信贷公司,都存在贷款定价普遍经验不足,导致了其产品定价能力不足,产品价格难以对市场做出迅速准确的反应。

    而另一方面,在目前互联网金融业务中,随着数据手段发展与数据量的支撑,风险定价越来越多的应用在信贷场景下。风险定价模型,涵盖了客户大量的数据变量,通过机器学习等建模实现,应用到实际的风险定价当中,实际应用则是质量好的客户可以享受比较优惠的价格,质量差的用户需要用风险溢价作为补充。

    目前依托于互联网金融的定价体系发展阶段大概经三个阶段,分别为如下展示:

    1.一口价模式,简单粗暴,劣币驱逐良币,针对所有的用户群体都按照统一的费率标准进行展示,不需要数据基础;
    2.粗算型定价,可针对部分客户进行区别性定价,但定价偏差大,需要少量已有表现数据基础;
    3.大数据定价,可针对不同客群数据进行区别定价,定价差异较小,但解释难度大,需要大量已有表现周期数据基础。

    风险定价应该怎么做?
    风险定价的核心思路,主要有以下几点:

    第一 人群的划分
    针对于客户特征给客群提供精准的风险定价。数据量包括不限于客户基本信息数据、征信数据、外部第三方数据、还款行为数据等等。
    清晰准确的客群划分,是风险定价的核心基础。

    第二 资金成本的考量
    不同客群在不同场景下,逾期率、损失率是多少,会产生多少M3+的坏资产。

    第三 风险预估
    风险一直都是存在的,做风控的人都知道风控都永远都不可能消失的,除非不做业务。那么风控的职责不是说消灭风险,而是降低风险。风险定价的作用就是将用户的逾期风险与信贷产品的收益挂钩。
    将获客成本,资金成本,催收成本等涉及到信贷环节的支出分摊到每个客群上,即使客户发生违约,但是产品收益能覆盖损失,并且稳定覆盖,那么这就是一个好产品。

    如何确定风险定价?

    根据以上三大核心思路,准备好以下不同数据:

    1. 基础数据
      包括客户的个人信息(性别、年龄、学历、公司情况、收入情况、个人资产情况)等
      客户个人信用报告
      客户行为数据,如互金授信、设备信息、手机通讯录权限、手机内包含贷款app数量

    2. 第三方征信数据,包括是否为其他公司黑名单客户、多头借贷数据、其他公司逾期情况、关联联系人信贷情况等

    3. 交易数据(如近三个月、半年和一年内的订单数、授信金额、平均额度、增长幅度等)、资产数据(每个月资产授信本金、每月授信增长额等)

    4. 逾期数据,包括:

    逾期率分布情况:
    DPD30+%、DPD60+%、DPD90+%

    催收回收率:
    C-M1、M1-M2、M2-M3、……M6-M0
    坏账率:定义坏账天数,如180天为坏账,则DPD180+%为坏账率
    坏账回收率…

    风险定价模型
    数据收集完毕,打好了基础,开始可以搭建风险定价模型了。

    1. 政策决策规则。

    一般针对有区别性较强的单一数据,可使用政策规则进行调整定价,如已从数据得知某信用分小于620的DPD30+%高于平均值的2倍,或者,某信用分高于660分的DPD30+是平均值的一半,可针对单一分值提高或降低定价。
    规则为:

    if 信用分<620then 定价=36%;

    if 信用分>=660then 定价=18%。

    1. 定价模型。

    由定价模型根据逾期表现对客群进行分类,推算逾期概率较高的客群进行定价的提高,逾期概率较低的客群降低定价

    在这里插入图片描述

     .3. 决策树模型/评分卡模型
    

    针对不同客群可做客群细致切分,结合不同维度逾期数据、外部数据、客户信息等,对定价进一步细分。

    在这里插入图片描述

    1. SNA关联网络
      针对反欺诈关联网络数据,可进行细微针对性的定价调整;
      根据复杂网络关联情况,衍生出不同数据字段,针对字段严重程度进行定价的调整。
      如:

    30天内是否存在相同证件号码但不同手机号申请

    半年内同一下单设备关联不同借款人数

    1天内同一设备关联不同借款人身份证数

    7天内同一设备关联不同借款人身份证数

    存在关联联系人逾期>90天

    存在关联联系人当前逾期

    ……

    知道了怎么做风险定价模型,那么风险定价要怎么应用呢?

    如果还想了解更多的实操和案例分享,有兴趣的童鞋可回顾课程《从业务角度谈风险定价》。

    在这里插入图片描述
    ~原创文章

    end

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    纽约--(美国商业资讯)--全球金融情报提供商穆迪分析(Moody’s Analytics)成为新一期Chartis Research报告中的类别领导者,该报告评估了信用风险解决方案的领先供应商。信用风险技术解决方案2.0:2019年供应商格局对银行账簿和交易账簿采用了Chartis RiskTech Quadrants®,穆迪分析赢得了这两类账簿的类别领导者。

    此新闻稿包含多媒体内容。完整新闻稿可在以下网址查阅:https://www.businesswire.com/news/home/20200130005282/en/

    董事总经理兼风险与金融解决方案负责人Jacob Grotta表示:“我们很高兴因我们的信用风险能力而获得Chartis的认可。我们帮助客户使用数据和分析来更好地理解他们的单项以及投资组合风险敞口,使他们能够为其业务做出更好的决策。我们还帮助他们应对将气候和网络等非金融风险类型与他们的信用分析框架联系起来的新挑战。”

    上图所示的银行账簿象限考察了24个供应商的“产品完整性”和“市场潜力”。随附的报告重点介绍了穆迪分析“处于行业领先地位”的三项具体能力:分析、风险数据汇总与分配,以及企业压力测试与情景管理。这一能力组合使我们得以获得银行账簿象限中的“类别领导者”地位。

    我们将数据、分析和专业知识相结合,帮助我们在交易账簿象限中也获得了“类别领导者”地位,详细信息请点击此处。其相关的“供应商能力”表特别强调我们在交易账簿方面的三项能力(分析、数据管理和风险数据汇总与分配)为“同类最佳”。

    点击此处以进一步了解穆迪分析的这一荣誉,该荣誉使我们不断扩大的奖项和荣誉名单再添新荣。

    穆迪分析旗下公司Bureau van Dijk最近在另一份Chartis Research报告中获得了“类别领导者”的殊荣,该报告评估了解您客户解决方案的领先供应商。

    点击此处了解有关我们信用风险解决方案的更多信息。

    Moody’s AnalyticsMoody’s以及所有其他识别Moody’s Analytics/或其产品和服务的名称、标识和图标,均为穆迪分析公司或其附属公司的商标。本文提及的第三方商标是其各自所有者的财产。

    关于穆迪分析
    穆迪分析致力于为市场提供金融信息和各种分析工具,帮助企业领导人做出更好、更快的决策。我们将深厚的风险管理专长、广博的信息资源及创新的技术应用融会贯通,帮助我们的客户自信地驰骋于不断发展变化的市场。我们以提供业界领先、屡获殊荣的解决方案而著称,涵盖研究、数据、软件及专业服务,可灵活搭配组合,提供顺畅无碍的客户体验。我们对卓越的追求、开放的思维方式以及对满足客户需求的重视,使我们成为全球数千家组织机构所信赖的伙伴。有关穆迪分析的详细信息,敬请访问公司网站或在TwitterLinkedIn上关注我们。

    穆迪分析公司是穆迪公司(Moody's Corporation,纽约证交所股票代码:MCO)旗下子公司。穆迪公司2018年财报收入44亿美元,全球员工约10,900人,业务分布44个国家。

    关于Chartis Research
    Chartis Research是全球风险技术市场领先的研究与分析服务供应商。公司隶属Infopro Digital旗下,后者拥有Risk、WatersTechnology等多个市场领先品牌。Chartis的目标是支持企业通过改进风险管理、公司治理和法规遵循来提升业务表现;为客户提供风险技术领域全方位的深度分析和可行建议,以协助客户做出明智的技术和业务决策。垂询详情,请访问chartis-research.com

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