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AUROC 126
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