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智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模

内容简介 本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模,用漫画的风格,从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展开,详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段,并提供大量的应用实例。作者在多加知名金融公司从事算法研究多年,经验丰富,本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章,首先介绍了信用风险量化的基础,然后依次讲解了信用评分模型开发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。 所有章节都由问题、算法、案例三部分组成,针对性和实战性都非常强。
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其中,Cov(X,Y)为X与Y的协方差,Var(X)为X的方差,Var(Y)为Y的方差。
常见的准入模型、额度管理模型、营销模型、流失预警模型、催收模型等,仅仅作为相应板块的风险管控手段,嵌入在该板块的策略系统中使用。
常见的过采样算法有少数类别过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)和ADASYN(Adaptive Synthetic)算法等。