信用违约掉期

信用卡违约率的建模其实挺有意思的，用 R 来搞机器学习也比你想象的要顺手多了。文档里用到了九种算法，像KNN、逻辑回归、随机森林、神经网络这些常见方法都一网打尽。数据集是比较经典的defaultofcreditcardclientsDataSet，3 万条记录，24 个特征变量，像信用额度、婚姻状况、过去六个月的还款记录都有，挺适合练手的。而且每种方法都配了 R 的实现代码，思路也清晰，像逻辑回归用glm()，决策树用rpart，你基本照着写就能跑。响应变量是个二分类，起来不复杂。有意思的是还讲了一下怎么调参，比如用AUC、F1 分数这些指标来评估模型表现，调起来更有方向。不仅代码写得规范，也

以对商业银行信用卡历史客户数据为研究对象，介绍了数据挖掘方法中决策树C4.5算法和关联规则Apriori算法的应用，并通过weka软件进行实证分析，从而为银行信用卡客户信用程度评定提供了决策支持。

信用评分的资料还挺全的，尤其是像鹏元 800这样的评分系统，能直接把个人信用打成分。建模方式也比较丰富，不止看违约，还能用来做响应度、忠诚度之类的。适合搞风控、信用卡审核、额度核定这些业务场景的同学参考下。 信用风险评分卡那篇文章讲得挺细，适合刚入门的朋友看看，能帮你理清评分卡设计流程。用SAS建模的那篇指南也不错，虽然界面老旧，但思路实在。 如果你用的是R 语言，别错过那篇“使用 R 语言信用评分数据的技巧”，里面提到的逻辑回归、WOE 编码都蛮实用。还有一篇九种机器学习模型建信用卡评分的文章，想搞点花活的可以看看。 做数据科学或者数据挖掘的朋友也有料，比如信用欺诈模型、风控建模流程。你还可

MATLAB终止以下代码入门。件概述了分析框架的组件（请参阅Pouyan Rezakhani的第3章，2019年）。提供了代码的详细说明以及安装指南。本指南假设用户已下载项目源代码并阅读相关报告。安装Python 3.7，MATLAB和AMPL：在Linux中：sudo apt-get update，sudo apt-get install python3.6；在Windows中：打开浏览器窗口，然后转到python.org上的Windows“下载”页面。在顶部标题为Windows的Python发行版下方，单击最新的Python 3发行版-Python 3.6链接。滚动到底部，选择64位Win

使用 SAS 语言从头到尾详细介绍评分卡开发与实施，附带 SAS 宏代码示例。

诚信即诚实守信，也称为社会整体诚信和社会整体信用度，是指一个国家和地区的各类主体失信守信的整体程度，是社会交易中信用风险的体现，是中华民族几千年来的优良传统美德。通过给出的客户数据作为训练样本，利用MATLAB软件对8个指标的数据进行Fisher判别分析，以判别客户的信用值。

本教程介绍如何使用MATLAB计算债券的久期和修正久期。

本项目选择WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv数据集进行用户流失分析。该数据集包含7043条用户记录，涵盖21个字段信息，其中包含20个用户特征字段以及1个目标特征字段，用于刻画用户是否流失。

为评分卡和相关模型构建提供详细说明，辅以完整的SAS宏代码，实用且易于理解。

MXY方案第42期 本期内容丰富多彩