信用评分卡在电商小微企业信贷中的应用

发布时间：2017-04-26 17:16

  本文关键词：信用评分卡在电商小微企业信贷中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着中国电商行业蓬勃发展,网络信贷逐渐成为小微企业的融资新渠道,深入分析与挖掘网络数据价值,是有效缓解小微企业融资难、风控难的重要途径,因此具有深远的社会实际意义。本文聚焦于互联网平台下的小微企业信用风险模型开发,并围绕信用评价体系构建、变量变换方法、特征选择等方面积极创新,探索出一条行之有效的解决办法。首先,将最优化方法引入到变量分组,最大程度提升单变量预测能力的同时,确保了数据结果业务合理性。其次,在此基础上将最优化变量分组法与Lasso-Logistic相结合,有效解决了互联网高维数据下的特征选择难题,从而实现了模型效果与模型效率的同步提升。最后,结合互联网真实信贷数据进行了实证对比分析,进一步检验了研究结论的有效性、可靠性。
【关键词】：中小企业贷款 信用评分卡 WOE变换 Lasso-Logistic
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F276.3;F832.4;F724.6
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 研究目的与意义7-8
• 1.2 国内外研究综述8-9
• 1.2.1 国外信用风险模型研究现状8-9
• 1.2.2 国内信用风险模型研究现状9
• 1.3 研究内容9-10
• 1.4 研究方法10-11
• 1.5 主要创新点11
• 1.6 论文基本结构11-13
• 第二章 信用评分技术在小额信贷中的应用与现状13-17
• 2.1 信用评分技术概述13-14
• 2.1.1 信用评分的基本概念13
• 2.1.2 信用评分与信用评级的区别13-14
• 2.1.3 信用评估的主要方法14
• 2.2 基于大数据的网络信贷风险管理14-17
• 2.2.1 网络信贷的主要特点14-15
• 2.2.2 Kabbage模式15-16
• 2.2.3 阿里小贷模式16-17
• 第三章 信用评分卡开发流程与关键技术17-37
• 3.1 目标变量定义17-19
• 3.1.1 “好客户”与“坏客户”17-18
• 3.1.2 Vintage分析18-19
• 3.2 样本选择19-20
• 3.3 变量分组(WOE)20-28
• 3.3.1 变量分组的基本原理20-21
• 3.3.2 变量分组的优点21-22
• 3.3.3 变量分组的缺点22-23
• 3.3.4 最优化变量分组法23-25
• 3.3.5 卡方统计量分组法25-28
• 3.4 特征选择28-32
• 3.4.1 基于正则化的收缩方法(Shrinkage method)29-31
• 3.4.2 子集选择法(Subset method)31-32
• 3.5 评分尺度化(Scaling)32-34
• 3.6 模型效果评价34-37
• 3.6.1 ROC曲线34-35
• 3.6.2 K-S统计量35-37
• 第四章 电商小微企业信用评分模型开发的实证研究37-56
• 4.1 目标定义、数据抽样37-42
• 4.1.1 坏客户定义37
• 4.1.2 样本选取37-38
• 4.1.3 指标设计与开发38-42
• 4.2 变量分组42-45
• 4.3 变量选择与模型估计45-50
• 4.3.1 optBin和Lasso-Logistic45-47
• 4.3.2 chisqBin和Stepwise-Logistic47-50
• 4.4 评分尺度化50-52
• 4.5 模型效果评估52-56
• 第五章 总结与展望56-58
• 5.1 主要研究56
• 5.2 研究的局限性56-58
• 参考文献58-60
• 致谢60

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本文编号：328899