信用评分模型很多,但是实际中用得最多的还是logistic regression 和 CHAID。 绝大多数都是用SAS语言开发的。
当然有内部自己开发的,也有找外部vendor开发的。SAS,FICO, Experain,Opera(不知道在国内有没有业务)都可以做。
信用评分,一般指的是申请时的信用评分。实际中还会有贷后管理中的行为评分和催收评分的应用也很普遍。
另外,segmentation,欺诈监测,交叉销售(x-sell/cross sell),决策分析,小到ATM的利用改进都可能用SAS建模作分析。这是信用卡和零售信贷业务最基本的,欧美用的很广泛。
从05年开始,中行等就做过很多尝试,建了一批评分模型。国内几大行前几年做零售basel时,都建了自己的评分模型,计算PD,EAD, LGD,CCF等。
虽然,big data喊得很响,不过建模的技术已经很成熟了,最近十多年都没有多大新意。
可以参考一本书叫做 信用评分研究基于sas。现在没有正版,淘宝有复印版。10几块钱。里面介绍了可以直接套用的宏,成套的代码让你建立完善的信用评分
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