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1 消费信用和信用评分简介1

1.1 引言：消费信用的重要性和影响力1

1.2 违约信用评分的历史背景8

1.3 贷款机构的目标13

1.3.1 银行的目标13

1.3.2 贷款过程16

1.4 贷款决策的建模工具18

1.4.1 影响图18

1.4.2 消费信贷中的申请决策19

1.4.3 决策树22

1.4.4 消费信贷决策树22

1.4.5 策略树28

1.5 概率、比率和分数29

1.5.1 概率和比率30

1.5.2 总体比率和信息比率33

1.5.3 分数：一个充分统计量36

1.5.4 对数比率分数37

1.5.5 对数比率分数的分解38

1.5.6 朴素Bayes评分卡的构建42

1.5.7 分数分布46

1.6 分数的变换46

1.6.1 缩放自然分数47

1.6.2 缩放正态分布的分数51

1.6.3 多级评分卡52

1.6.4 风险率和时变分数54

1.6.5 离散时间风险概率58

1.7 贷款的回报和成本59

1.7.1 单期贷款的回报率模型60

1.7.2 单期企业债券的回报率模型61

1.7.3 消费贷款的利润率和回报率62

1.7.4 两期回报率模型63

1.7.5 多期贷款66

1.8 评分卡构建的基本原理69

1.8.1 建立评分卡的基本方法69

1.8.2 拒绝推断70

1.8.3 行为评分74

1.8.4 数据样本75

1.8.5 数据检验和整理75

1.8.6 样本细分76

1.8.7 训练和检验样本77

1.8.8 剔除特征变量77

1.8.9 特征粗分类78

1.8.10 卡方和信息统计量80

1.8.11 粗分类生成新变量83

1.8.12 评分卡最终形成和检验85

1.9 逻辑回归评分卡86

1.10 其他建立评分卡的方法91

1.10.1 线性回归92

1.10.2 散度最大化97

1.10.3 线性规划101

1.10.4 分类树104

2 评分系统的评估107

2.1 评分卡质量的评估107

2.1.1 交叉验证法109

2.1.2 自展法110

2.2 判别能力的测量111

2.2.1 散度与信息量112

2.2.2 马氏距离116

2.2.3 KS统计量118

2.2.4 D一致性统计量与U统计量120

2.3 ROC曲线和Gini系数123

2.3.1 Gini系数和AUROC126

2.3.2 ROC曲线与D统计量、KS统计量的关系131

2.3.3 Gini系数的边界133

2.3.4 ROC曲线和商业决策134

2.3.5 CAP曲线与准确率136

2.4 评分卡细分对判别能力的影响138

2.4.1 样本细分对Gini系数的影响141

2.4.2 样本细分对KS统计量的影响144

2.4.3 样本细分对散度的影响146

2.5 评分卡预测概率的校准147

2.5.1 二项检验149

2.5.2 二项检验的正态近似150

2.5.3 卡方检验151

2.6 分类预测正确程度的测量157

2.6.1 混淆矩阵157

2.6.2 第一类错误和第二类错误，敏感度和特异度158

2.6.3 交换集合160

2.6.4 最小错误成本161

3 基于风险定价164

3.1 消费信贷中的可变定价164

3.1.1 可变定价165

3.1.2 差异化定价168

3.1.3 响应率和接受率169

3.1.4 双重定价170

3.2 无风险利率响应函数和最优定价173

3.2.1 无风险响应率173

3.2.2 弹性174

3.2.3 最大支付意愿174

3.2.4 常见的响应函数175

3.2.5 最优定价177

3.3 风险响应关系，逆向选择和负担能力182

3.3.1 风险响应关系182

3.3.2 逆向选择182

3.3.3 风险响应关系和逆向选择的区别185

3.3.4 负担能力186

3.4 基于风险的响应函数和定价187

3.4.1 基于风险的好人概率187

3.4.2 基于风险的最优利率188

3.4.3 无逆向选择的最优利率191

3.4.4 有逆向选择的最优利率194

3.5 多种优惠条件下的接受概率199

3.5.1 贷款的多种优惠条件199

3.5.2 逻辑接受概率函数200

3.5.3 线性规划估计最大支付意愿202

3.5.4 加速生命模型估计最大支付意愿204

3.6 借贷博弈定价模型207

4 利润评分和动态模型215

4.1 行为评分和账户动态管理215

4.1.1 账户管理和利润率215

4.1.2 行为分数216

4.2 利润评分和风险回报矩阵223

4.2.1 客户层面和产品层面的评分224

4.2.2 风险回报矩阵226

4.2.3 风险回报矩阵里的最优策略226

4.2.4 消费行为的动态估计229

4.3 账户行为的Markov链模型231

4.3.1 Markov链的定义231

4.3.2 消费信用中的Markov链模型233

4.3.3 Markov链的参数估计和假设检验244

4.3.4 Markov链模型的延伸247

4.4 Markov的利润率决策模型248

4.5 生存分析的违约评分系统261

4.5.1 何时违约261

4.5.2 生存分析262

4.5.3 比例风险模型267

4.5.4 Cox比例风险模型269

4.5.5 建立比例风险模型273

4.5.6 比例风险行为分数276

4.6 生存分析利润模型278

4.6.1 生存分析计算利润率278

4.6.2 风险竞争282

5 组合信用风险和巴塞尔协议286

5.1 组合信用风险286

5.1.1 组合层面的度量286

5.1.2 组合层面的违约概率287

5.1.3 违约损失率和组合层面的损失291

5.2 经济和监管资本293

5.2.1 资产和负债293

5.2.2 贷款中的风险294

5.2.3 监管和经济资本295

5.3 巴塞尔资本协议概述296

5.3.1 历史296

5.3.2 期望损失、意外损失、监管资本和在险价值298

5.3.3 组合不变性300

5.3.4 巴塞尔模型中的监管资本303

5.3.5 消费信用的巴塞尔方程305

5.3.6 小结308

5.4 巴塞尔新资本协议对信用评分的影响309

5.4.1 三角关系309

5.4.2 违约的定义311

5.4.3 时点和周期违约概率311

5.4.4 校准315

5.4.5 消费贷款中的企业信用模型317

5.4.6 违约暴露319

5.4.7 违约损失率319

5.5 监管资本和最优临界分数320

5.5.1 个人贷款接受决策的建模320

5.5.2 给定股权资本的组合最优临界分数324

5.5.3 可变股权资本的组合最优临界分数328

5.5.4 巴塞尔协议对ROC曲线的影响330

5.6 消费和企业贷款组合的信用风险建模337

5.6.1 企业信用模型的发展338

5.6.2 基于信誉的消费结构模型343

5.6.3 基于负担能力的消费结构模型349

5.6.4 基于风险函数的消费简约模型350

5.6.5 基于Markov链的消费简约模型352

5.7 消费信贷组合的压力测试353

5.7.1 巴塞尔协议中的压力测试353

5.7.2 敏感分析和情景分析356

5.7.3 违约概率的静态压力测试方法357

5.7.4 动态相关性模型358

5.7.5 基于模型的动态方法360

5.7.6 LGD和EAD的压力测试362

附录364

术语表369

参考文献375

译后记383