基于logistic回归的信用评分模型研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第6页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第6-9页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 研究思路与主要内容 | 第9-11页 |
| 2 信用评分及评估标准 | 第11-17页 |
| 2.1 信用评分概念 | 第11页 |
| 2.2 信用评分建模方法 | 第11-14页 |
| 2.3 信用评分模型评估标准 | 第14-17页 |
| 2.3.1 混合矩阵 | 第14-15页 |
| 2.3.2 ROC曲线和统计量 | 第15页 |
| 2.3.3 KS曲线和统计量 | 第15-17页 |
| 3 信用评分模型实例数据预处理 | 第17-26页 |
| 3.1 业务分析 | 第17-18页 |
| 3.2 数据准备 | 第18-21页 |
| 3.2.1 样本选择 | 第18-19页 |
| 3.2.2 好坏客户定义 | 第19-20页 |
| 3.2.3 衍生变量 | 第20-21页 |
| 3.3 数据清洗与抽样 | 第21-22页 |
| 3.3.1 数据清洗 | 第21-22页 |
| 3.3.2 数据抽样 | 第22页 |
| 3.4 变量的筛选与细分组 | 第22-26页 |
| 3.4.1 变量的筛选 | 第23-24页 |
| 3.4.2 变量的细分组 | 第24-26页 |
| 4 实例信用评分模型的建立 | 第26-44页 |
| 4.1 模型变量相关性分析 | 第26-28页 |
| 4.1.1 因子分析 | 第26页 |
| 4.1.2 聚类分析 | 第26-27页 |
| 4.1.3 相关系数分析 | 第27-28页 |
| 4.2 模型变量粗分组 | 第28-31页 |
| 4.3 模型建立 | 第31-32页 |
| 4.4 模型打分 | 第32-35页 |
| 4.5 模型评价 | 第35-37页 |
| 4.6 模型验证 | 第37-41页 |
| 4.6.1 时间样本内验证 | 第37-39页 |
| 4.6.2 时间样本外验证 | 第39-41页 |
| 4.7 模型监控 | 第41-43页 |
| 4.8 模型风控策略 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
