评分卡

我的信贷产品的信用评分

商业银行三大风险流动性风险、市场风险（利率、信用）和操做风险，其余（欺诈风险）

信用风险：在合约到期日不彻底履约

信用风险重要参数：PD（违约几率）、LGD（违约条件下的损失率）、EAD（违约风险下的敞口暴露）、RWA（风险权重资产）、EL（指望损失）

什么是评分卡模型

以分数形式来衡量风险概率的一种手段。

是对将来一段时间内违约/逾期/失联几率的预测。（每一个评分卡对应的都有对应的人群）

一般分数越高越安全。

申请评分卡（资信情况）、行为评分卡（消费帐户历史上表现，一般进行行为评分卡的产品期限至少会是半年以上还款的才能看到历史表现，好比房贷、车贷、信用卡有循环贷款的模式比较适用）、催收评分卡（违约几率评分卡（轻度逾期到违约）、损失回收评分、催收响应类评分卡）

评分卡经常使用模型

逻辑回归：简单、稳定、可解释、易于监测和部署 缺点准确率不高

决策树：对数据质量要求低（数值型非数值、缺失容忍、共现容忍）、易解释 缺点准确率不高

组合模型：准确率高、不易过拟合  缺点不易解释、计算量大

坏样本定义

M3 &M3+ 、债务重组、我的破产、银行主动关户或注销

时间窗口

观察期与表现期（行为评分卡）

表现期：搜集是否触发坏样本定义的时间窗口，与前面M1\M0什么的不要紧，一般6个月~1年，但也不能定的过长，由于你的贷款产品的还款周期是固定的，若是表现期定的过长，那观察期的数据就会变少。太短模型会不稳定。

观察期：搜集特征的时间窗口，一般3年之内； 带有时间切片的变量（若是你的特征有可能是长期特征，而你的新客户又没有使用很长时间的信贷产品，那不太适合放在这个评分卡里面）

 

行为评分卡

y：贷款产品用户在放贷后、产品期限结束以前的某段时间（表现期）内违约或逾期风险

适用产品：分期付款的产品房贷、车贷、装修贷；循环授信产品信用卡或纯信用类现金贷

经常使用特征

时间切片特征，例如