个人信用评分模型及其应用

作者: 石庆焱著 , 秦宛顺著

出版社: 中国方正出版社

出版时间: 2006-01

版次: 1

ISBN: 9787802160620

定价: 15.00

装帧: 平装

开本: 32开

纸张: 胶版纸

页数: 194页

正文语种: 简体中文

丛书: 汇诚信用管理丛书

分类: 经济

16人买过

《个人信用评分模型及其应用》就是作者在此方面所做的一个尝试。《个人信用评分模型及其应用》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。　　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。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-outsample)法
第二节　区分度统计量(SeparationStatistics)
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
内容简介:
《个人信用评分模型及其应用》就是作者在此方面所做的一个尝试。《个人信用评分模型及其应用》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-outsample)法
第二节　区分度统计量(SeparationStatistics)
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

查看详情

个人信用评分模型及其应用

内容简介:

作者简介:

目录: