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干貨：邏輯回歸構(gòu)建申請信用評級案例
2017-03-08
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概述：本文基于 R 語言，通過一個邏輯回歸構(gòu)建汽車貸款申請信用評級的案例，來為大家簡單介紹信用風(fēng)險模型及建模流程、R 語言實現(xiàn)、及中間需要注意的一些問題。包含的主要內(nèi)容有以下幾部分：

● 信用風(fēng)險模型簡述
● 信用評分模型建模流程/框架

● 基于 R 語言的汽車貸款申請信用評級案例實現(xiàn)（代碼）


以下進入正文————

Part 1：信用風(fēng)險模型簡述
說到信用風(fēng)險模型，常見的有下面三種：

● Application（申請評分）模型
< 通過客戶申請時的信息，預(yù)測客戶將來發(fā)生違約/逾期等的統(tǒng)計概率
< 多用于信用產(chǎn)品的申請審批、及初始額度的判定

● Behavior（行為評分）模型
< 通過現(xiàn)有客戶過往行為表現(xiàn)，預(yù)測客戶在接下來一段時間發(fā)生違約/逾期等的統(tǒng)計概率
< 多用于信用產(chǎn)品的額度調(diào)整等

● Collection（催收評分）模型
< 通過已經(jīng)逾期客戶過往行為表現(xiàn)，預(yù)測已逾期客戶清償欠款/逾期惡化的統(tǒng)計概率
< 多用于進行選擇客戶催收

下面為大家介紹一個場景，想必大家非常熟悉：

圖1. 銀行信用卡申請表單

沒錯，這就是大家在申請銀行信用卡時，需要填寫的表單。這里面，我們填寫的多數(shù)信息，會作為銀行申請評分模型的變量，從而決定銀行是否給我們發(fā)放信用卡以及信用卡的額度。大家可以體會信用風(fēng)險模型在實際生活、工作中的應(yīng)用場景。

本次汽車貸款申請信用評級案例，主要涉及Application（申請評分）模型，通過汽車貸款客戶申請時的信息預(yù)測其將來發(fā)生違約/逾期等的概率，從而決定是否發(fā)放其貸款。本案例中，我們構(gòu)建申請信用評級模型的數(shù)據(jù)變量如下：

圖2. 汽車貸款申請信用評級案例變量


Part 2：信用評分模型建模流程/框架
數(shù)據(jù)分析建模流程，是在實際工作中保證模型質(zhì)量的重要手段，屬于工藝的范疇，沒有標準答案，只有業(yè)界領(lǐng)先經(jīng)驗。還有很多需要結(jié)合業(yè)務(wù)建模的特點進行調(diào)整。

下面給出一個比較通用的建模流程：

該流程總體可以分為五部分：建模準備→變量初篩→變量清洗→變量細篩與變量水平壓縮→建模與實施，包含了從收集數(shù)據(jù)到模型建立及實施的全流程。下一部分我們通過汽車貸款申請信用評級案例，為大家介紹如何走通本流程，及如何利用R語言進行信用風(fēng)險建模實戰(zhàn)。


Part 3：基于 R 語言的汽車貸款申請信用評級案例實現(xiàn)（含代碼）
這一部分，我們把程序通過截圖的方式分享給大家，這里面我們會給出代碼的詳細含義解釋（注釋內(nèi)容），篇幅限制不再貼出程序具體的運行結(jié)果，感興趣的童鞋可以加群索要源代碼運行。 

圖3.1 數(shù)據(jù)變量說明


圖3.2 讀入數(shù)據(jù)


圖3.3 利用隨機森林進行變量粗篩


圖3.4 數(shù)據(jù)清洗（去重、錯誤值、缺失值、異常值）


圖3.5 建立模型

圖3.6 模型檢驗及評估

這里需要注意，我們省去了變量細篩的環(huán)節(jié)，是因為我們在模型粗篩環(huán)節(jié)只挑選出5個最重要的變量進行建模；如若，在粗篩環(huán)節(jié)選擇較多的變量，我們在下面流程可以進行變量細篩，如根據(jù)KS及IV值進行變量選擇。
 
本次我們先分享到這里，希望對大家有幫助，也歡迎大家批評指正。

[參考資料：Credit risk scorecards-developing and implementing

intelligent credit scoring, Naeem Siddiqi]


作者  :常國珍、呂鴻福
數(shù)據(jù)及源代碼下載請加 QQ 群：426889479


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