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中國(guó)企業(yè)培訓(xùn)講師
大數(shù)據(jù):Python風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型
 
講師:周紅偉 瀏覽次數(shù):2566

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 其他人員

培訓(xùn)講師:周紅偉    課程價(jià)格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型培訓(xùn)

課程特點(diǎn)
消費(fèi)信貸產(chǎn)業(yè)的崛起、壯大和發(fā)展,有著非常積極的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)意義。在充分認(rèn)識(shí)發(fā)展消費(fèi)信貸產(chǎn)業(yè)巨大機(jī)遇的同時(shí),必須清醒地認(rèn)識(shí)它給金融管理帶來(lái)的深刻挑戰(zhàn)。風(fēng)險(xiǎn)與收益相對(duì)稱。在消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)豐厚的盈利潛力背后,暗含著巨大的風(fēng)險(xiǎn),但我們必須以科學(xué)的手段準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),以正確的策略有效地控制風(fēng)險(xiǎn),來(lái)全面地管理風(fēng)險(xiǎn)。
信用評(píng)分是對(duì)個(gè)人或企業(yè)信用信息的一種量化描述。具體而言,信用評(píng)分模型運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和統(tǒng)計(jì)分析方法,通過(guò)對(duì)消費(fèi)者的身份特征、信用歷史、行為記錄、交易記錄等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析,挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的行為模式與信用特征,捕捉歷史信息和未來(lái)信用表現(xiàn)之間的關(guān)系,發(fā)展出預(yù)測(cè)性的模型,以一個(gè)信用評(píng)分來(lái)綜合評(píng)估消費(fèi)者未來(lái)的某種信用表現(xiàn)。
信用評(píng)分卡是一種常用的金融風(fēng)控手段,根據(jù)評(píng)分結(jié)果來(lái)選擇是否進(jìn)行授信或劃分不同的授信額度和利率,以降低金融交易過(guò)程中的損失風(fēng)險(xiǎn)。信用評(píng)分卡有一套完整的開發(fā)流程,本文將試圖從評(píng)分卡建立所涉及的背景知識(shí),評(píng)分卡建立的基本流程兩個(gè)方面來(lái)從整體上理解信用評(píng)分卡的作用以及建模方法。

教學(xué)方法
理論講解 案例分析 視頻分享 課堂練習(xí) 實(shí)戰(zhàn)演練 小組研討 互動(dòng)答疑

課程大綱
第一章 風(fēng)險(xiǎn)分析和信用風(fēng)險(xiǎn)的概念
(一) 信用風(fēng)險(xiǎn)模型分析
(二) 信用和風(fēng)險(xiǎn)是什么
(三) 什么是評(píng)分卡
(四) 信用評(píng)分卡的業(yè)務(wù)含義
(五) 評(píng)分卡的重要組成部分

第二章 信用評(píng)分體系及業(yè)務(wù)流程
(一) 產(chǎn)品業(yè)務(wù)分析和需求調(diào)研
(二) 模型評(píng)分的業(yè)務(wù)體系
(三) 信用評(píng)分卡整體架構(gòu)
(四) 信用評(píng)分建模流程

第三章 信用評(píng)分建模流程及實(shí)現(xiàn)過(guò)程
3.1 業(yè)務(wù)理解和目標(biāo)變量
(一) 業(yè)務(wù)理解(目標(biāo)變量)
(二) 數(shù)據(jù)理解(時(shí)間窗口選擇等)
(三) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(拒絕推斷/數(shù)據(jù)處理)
3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
(四) 數(shù)據(jù)的橫向縱向合并
(五) 錯(cuò)誤值、缺失值、異常值處理
(六) 相關(guān)性分析
(七) 分類變量的相關(guān)關(guān)系
3.3 模型擬合探索
(八) 線性回歸
(九) 線性回歸診斷
(十) 正則化方法
3.4 模型建立和指標(biāo)驗(yàn)證
(十一) 模型擬合統(tǒng)計(jì)量(基于WOE的logit回歸)
(十二) 模型指標(biāo)
(十三) 模型檢測(cè)

第四章 信用模型評(píng)分過(guò)程和模型驗(yàn)證方法
(一) 模型驗(yàn)證業(yè)務(wù)要求
(二) 模型驗(yàn)證中的數(shù)據(jù)要求
(三) 模型驗(yàn)證的指標(biāo),業(yè)務(wù)含義以及要求
(四) 模型驗(yàn)證的方法和實(shí)現(xiàn)

第五章 模型策略制定和實(shí)現(xiàn)方法
(一) 模型策略制定方法
(二) 模型策略實(shí)現(xiàn)的流程
(三) 模型策略和Cutoff關(guān)系以及實(shí)現(xiàn)

第六章 模型監(jiān)控及實(shí)現(xiàn)方法
(一) 模型監(jiān)控方法
(二) 模型監(jiān)控內(nèi)容和變量
(三) 模型指標(biāo)監(jiān)控(模型樣本穩(wěn)定指標(biāo)PSI)實(shí)現(xiàn)
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例
1、 風(fēng)險(xiǎn)建模的業(yè)務(wù)流程
2、 基于大數(shù)據(jù)的信用卡評(píng)分風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型培訓(xùn)

 


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    參加課程:大數(shù)據(jù):Python風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型

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周紅偉
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