##信用评分卡数据建模
信用评分卡模型简介
按业务使用阶段:
A卡贷前审核使用申请评分卡模型(Application Score) 主要用于协助信用审核人员将重心放在界于评分边缘的进件上.B卡贷中监控使用行为评分卡(Behavior Score)属于动态行为风险的预测,相对复杂,模型种类也多.C卡贷后催收评分模型(Collection Score) 多用在案件前期的催收.
以上三类信用评分卡主要应用于预测贷款人的还款概率.
其中表(1-1)为常规的A卡(申请评分卡)样例, 左边字段为评分卡的评分项,通常说的变量, 中间为评分项分布区间, 右边为当前评分项落在对应区间的得分.
表(1-1)
变量筛选
先从单变量评分计算过程开始.首先要计算WOE与IV,假如有历史存量客户数据近6个月提取10万笔作为建模样本,并抽取5000笔进行数据分组,以年收入为分析因子,5000笔数据尽量满足以下条件
分组数据占比率不低于5%好坏比例在区间 3:1-5:1组间差异大,组内差异小 好(Good)坏(Bad)界线划分业务场景而定,通常会以M3之前结清的标为Good,M3之后标为Bad.实际应用中Bad数量达不到比例范围时,也有对应的拒绝推论处理方式来解决样本数.样本数据准备好后,可以选择某个变量进行分组,并计算各组好坏占比.实际应用是样本数据可能存在异常值与缺失值的问题,常规分两种处理方式1:删除含有缺失值的个案2:可能值插补缺失值
为了建模的有效性,选择可能值插补缺失值比较常见,毕竟现在这类数据处理工具比较多,如可采用Python 编写随机森林对缺失值预测填充函数,对于缺失值处理方式还是专门的课题.实际应用中缺失值填充方法依据情况进行多论探讨,并对填充值的有效性进行不断验证.
附上缺失值预测填充脚本
# 用随机森林对缺失值预测填充函数 def set_missing(df): # 把已有的数值型特征取出来 process_df = df.ix[:,[5,0,1,2,3,4,6,7,8,9]] # 分成已知该特征和未知该特征两部分 known = process_df[process_df.MonthlyIncome.notnull()].as_matrix() unknown = process_df[proces