Исследования Обсуждение этот пост будет для их кредитного балла модели в области потребительских кредитов. Несмотря на то, что каждый может брать исторические данные о заемщиках кредитование Club (крупнейших P2P сайтах за рубеж) и Проспер проанализированные, я считаю, чтобы понять поведение потребительского кредита, механизм кредитного скоринга и принцип работы за решением инвестировать может помочь люди более лучшие решения на рынке, чтобы принести пользу.
Потребительский кредит является основной движущей силой ведущих стран мира с переходной экономикой. В течение последних 50 лет, и, следовательно, увеличение потребительских расходов. В соответствии с Федеральным резервным банком ежеквартально долга домашних хозяйств и кредитных отчетов в Нью-Йорке, в августе 2014 года, общий объем потребительского долга в $ 11,63 трлн из которых 74% были закладные и долевые кредиты, студенческие кредиты, 10%, 8% автокредитования, а также 6 % в качестве задолженности кредитной карточки. Высокий рост кредитного потребительского спроса, автоматизированная система оценки рисков является обязательным условием.
Кредитный скоринг
Кредитный скоринг был первым начал в начале 1950 - х годов. Кредитный скоринг первоначально использовались статистические методы , чтобы различать хорошие и плохие кредиты. Первоначально акцент делается на том , что счет кредита кредиторы дают кредиты, а позже, такое поведение превращается в Претендент баллов (Заявитель Scoring) . Заявителем кредитного Забей это один стать успешной системой оценки.
В счет кредита, условия кредитной стоимости остаются стабильными в течение следующих нескольких лет, кредиторы имеют более чем 90 дней, будет ли проведена оценка заявителя за просрочку платежа в течение следующих 12 месяцев. Самый низкий балл, когда границы применения успешна оценка является незначительным по сравнению с вероятностью хороших и плохих кредитов. Соискатели кредиты 1-- 2 лет данных, в сочетании с соответствующей кредитной историей поможет установить модель приложения скоринга заявителя о следующих двух лет.
Поведенческая оценка (Behavioral Scoring ), является дополнением к счету заявителя, предназначенный для оценки заработной платы заявителя и условия покупки в прошлом году. Эти данные используются для прогнозирования риска случаевумолчанию в течение следующих 12 месяцев,правилообновляются ежемесячные данных. Последние показатели и текущая информациякредитной является более важнымичемначале приложения информации. По сравнению с риском дефолта, кредиторынастоящее время уделяют больше внимания своей стратегии кредитования для достижения целей прибыли. Выбирая их сумму кредита, процентную ставку и другие условия, в целях обеспечения максимальной рентабельности. Технология основана на анализ рентабельности и принятие решений называются нормой прибыли (profitscoring) .
И вы можете использовать статическую модель соискателя кредит Забейте различное поведение озвучивания и прибыли необходимо использовать динамическую модель скоринга кредитного скоринга, что вы хотите зачислить прошлое поведение во внимание. В целом, кредитный скоринг модель заимствовала будет моделирования для каждого платежа. Однако, если заемщик кредитный портфель по умолчанию (кредитный риск) увеличен срок кредита будет менее важным. модели кредитного риска до сих пор не были широко приняты для оценки кредитного портфеля. Мы можем эти три оценивается по модели кредитного скоринга является способность распознавать качество системы кредита, точность прогнозируемой вероятности классификации и точности прогнозирования оценки.
Заем принятия решений модели
Основной целью кредитора является, в инвестиционном портфеле для максимизации прибыли. Для любого кредита, инвестор должен учитывать сумму возврата по кредиту. Инвестиции в размере $ 100, прибыль в размере $ 10 явно уступает инвестировать $ 25, получите $ 300 в обмен. В некоторых случаях, заемщик не может погасить кредит, который означает , что кредитор будет даже понести значительные убытки. Мы можем быть количественно путем анализа ставка по умолчанию портфеля рисков и результатов по умолчанию. Кредиторы могут также установить риск и вернуться в пределах ожидаемого диапазона. В конце концов , нам нужны инвестиции для заемщика на основе ряда решений: то есть, какая информация поможет в принятии решений, кредит будет на месте в процессе принятия решений и развития, а также после того, как окончательные результаты могут произойти.
Рисунок чистого воздействия
Рисунок нетто влияния использования наглядных график, чтобы помочь инвесторам понять главное в принятии решений, как неопределенность и окончательные результаты влияют друг на друг. Рисунок влияют на важные аспекты сети может определять решения, данные, связанные с принятием решений, а также в принятии решений, связанных с чем. Рисунок включает три сетевых узлов: решение (прямоугольный узел), неопределенность (круговую узел), а результат (алмазный узел). Узлы соединены друг с другом с помощью стрелок.
Рисунок 1 рисуется с рынка в точке кредитора зрения.
На рисунке выше мы видим: Прежде всего, кредитор для получения кредита заемщик предсказать, будет ли хорошая производительность. Предсказать это случайное событие, кредитор не может определить исход предсказуем. Это влияет на решение о том, чтобы вкладывать деньги в кредит (кредит или нет), также будет влиять на производительность достоинств заемщика (Заемщик хороших или плохих). Затем платформа будет решить, следует ли выдавать кредит (заем выдан или нет). Это случайное событие для кредитора является. Кредит достаточно только для поддержки кредитора, кредитор, чтобы решить, следует ли выдавать кредиты имеют власть или влияние. После публикации кредитов, кредитор может проверить доказательство дохода (проверки доходов) реализации, см FICO оценки и погашение записи (FICO оценки и история платежей.) Изменений и обновляет кредитный прогноз. Согласно обновленному прогнозу кредита, кредитор может решить, стоит ли продавать кредиты на FILOfn два торговых площадки. Кредит предсказать подобное решение, другие кредиторы могут также обновлять данные на вторичной торговой платформе, стоит ли покупать кредит. Эта серия событий, в конечном счете, влияет на прибыль кредитора.
дерево решений
Оптимальное дерево принятия решений для определения, какие кредиты имеет, понимать и следить за процессом принятия решений в целях решения различных этапов принятия решений информации.
Тогда модель дерева решения основана на том, как постепенное формировании визуального влияния структуры схемы сети это? Структура дерева подобна образу сети по фиг. Результаты показаны события, чтобы вернуться цифры представляют. Каждый шанс узел (неопределенные события) получил определенную долю, долю представителей о возможности появления результатов событий.
Из результатов стали отодвигать точку, после того, как все узлы решения и неопределенных событий, мы можем рассчитать ожидаемую денежную стоимость каждого результата (EMV).
Рисунок 2 представляет собой простое решение дерева кредитных решений. Независимо от кредитора внести первоначальный инвестиционный суд. Если кредиторы не хотят вкладывать деньги, то возвращение 0. Если кредитор инвестировать, есть две возможности: хороший возврат на инвестиции, или плохо (т.е. нарушение условий договора).
假设，借款人回报良好时，贷款人获益10，借款人违约时，贷款人则损失100。如果违约可能性是5%，并且贷款人愿意投资，则贷款人可能从借款人处获益：
0.95 x 10 + 0.05 x (-100) = 4.5
如果贷款人不愿投资，则获益为0。因此，决策树显示贷款人应该进行投资。如果违约的可能性增加到10%，则贷款人可能从借款人处获益：
0.90 x 10 + 0.10 x (-100) = -1
因此，决策树显示贷款人不应该进行投资。
综上所示，如果g代表贷款人收益，l代表因借款人违约导致的贷款人损失，p代表投资回报良好的可能性，那么根据预期货币值（EMV）的标准，只有 pg – (1-p)l > 0时，贷款人应该进行投资。
p/(1-p)即投资回报良好的可能性与违约可能性的比值，也称为良莠比（good:bad odds）。
能够涵盖所有贷款决策的决策树很难实现，也不方便。但是，决策树可以协助贷款人进行决策。
转载自：https://www.cnblogs.com/nxld/p/6365421.html