FICO变量分箱技术及区分度评分模型原理说明

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老师介绍

  • 周声华

    周声华

    985/211应用数学硕士,高校老师,擅长高等数学、概率统计、线性代数的授课。
简  介 详细介绍美国FICO公司所采用的变量分箱技术及区分度评分模型原理,含推导过程!

【课程背景】
FICO评分应用的就是Divergence模型,目标函数很明确就是:
(1)让好坏客户评分均值距离尽量大;
(2)让各自的评分方差尽量小。

FICO评分模型的强势除了模型的稳健性、可解读之外,它的求解能力也是它的一大优势,FICO公司有专业建模工具(Model Builder)。
通过评分模型得到的评分基本是在(-2,2)之间的的小数,所以会进一步通过拟合、尺度化,将评分结果转化成于与业务相关的整数,拟合、尺度化这个技术在Logistics回归也会用到的,该过程的原理和推导!

整个课程都是浅入深出,如果你是从事信用评分/分类分析项目,想了解FICO评分工作原理,想了解拟合与尺度化过程,想发表这方面的论文,那么我相信本课程不会让你失望的,肯定会让你从中有很多收获!
 
【授课对象】
从事信用评分卡、数据挖掘的工作人员
 
【学习目的】
学习FICO公司所采用的变量分箱技术及区分度评分模型原理。
 
【课程特色】
  1. 使用SPSS Model Builder演示,可以自动分箱、模型求解
  2. 提供全套资料包括:评分原理说明、Matlab程序代码、测试数据
【课程大纲】
(1)评分卡建立流程与步骤简述
(2)变量分箱技术原理及实例说明
(3)区分度评分模型(divergence模型)原理说明
(4)评分结果的拟合与尺度化原理及实例说明
(5)FICO评分建模工具Model Builder简介

【讲义截图】

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* 课程提供者:周声华

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