信用评分模型ppt,信用评分模型的关键在于

什么是信用分?

信用分就是单位和个人通过国家或部门或企业的信用评定管理办法得到的分数。企业单位一般是用分数得出等级。

信用分是一个用于评估个人或企业信用状况的数值。信用分通常基于一个人的信用历史、行为模式和偿债能力等因素计算得出。

信用分是指对一个人或机构信用状况的评估，用于反映其信用水平和信用能力。它是根据信用记录、行为、社交关系、消费行为以及其它与信用相关的因素评出的，可用于衡量个人或机构的信用、信誉和信用风险。

网贷信用分是网贷平台对借款人综合资质进行评分，分数的高低会直接影响到贷款的结果。

小信用中的信用分是一种展现个人信用的方式，分数越高，信用越好。它由权威征信机构根据收集的用户信息进行分析、加工、整理后计算得出。目前在小信用中可以查到多家征信机构的信用分。同时支持央行征信报告的查询和导出。

信用评级的线性概率模型是以财务信息数据为基础吗

1、转化为数学描述，即该企业违约的概率。这样评级其实就转化为了一个二分类问题，我们就可以使用Logistic回归、GBDT、随机森林等机器学习方法来处理。

2、即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。

3、信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。转换矩阵（Transition Matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。

模型和策略效果衡量常用指标——LIFT提升度

支持度（Support）：指某一项或一组项集在数据集中出现的频率，是衡量关联规则是否频繁的重要指标。支持度越高，说明该项或项集出现的频率越高，也就意味着它们之间的关联性越强。

提升度是指在某一个指标上，根据变化的程度来衡量项目或策略对该指标的影响程度。简单来说，提升度就是对比某一策略和默认情况下指标的变化程度。

显然，lift（提升指数）越大，模型的运行效果越好。如果这个模型的预测能力和baseline model一样，那么TP/（TP+FP）就等于（TP+FN）/（TP+FP+FN+TN），这个模型的效果就没有任何“提升”了。

Lift曲线：表示“运用该模型”与“未运用该模型即随机选择”所得结果的比值，Lift应该移植大于1，且Lift（提升指数）越大，模型预测效果越好。

FICO评分信用体系是什么

1、仪表FICO是指一种用于衡量个人信用状况的评分系统。该系统由FICO公司研发， 是美国最为常用的信用评估标准。

2、FICO信用分是由美国个人消费信用评估公司开发出的一种个人信用评级法，已经得到社会广泛接受。FICO的财务分两块，一块是FI部分，一块是CO部分。FI是对外的财务会计，CO是对内的成本会计。

3、例如，FICO评分就是一种广泛应用于消费信贷领域的信用评分模型。除了信用评分模型外，金融机构还使用更复杂的模型来度量信用风险，如基于期权定价理论的Credit Metrics模型和KMV模型。

4、该信用评分体系共设6个等级，从320分到800分，每80分一级，把个人信用状况详细量化，每个分数对应一个违约概率，分数越高表示违约风险越低。评分对应等级及违约概率图示：最低分320400480560640720800最高分FEDCBA。

5、在美国，有统一的信用局对个人信用进行评分，通常被称为“FICO评分”。美国的银行、信用卡公司和金融机构在对客户进行信用风险分析时，可以利用信用局对个人的数据报告。在我国，由于征信系统还不完善，建模数据主要来自申请表。

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