信用评分这门学科从20世纪60年代初开始发展并逐渐得到广泛应用，本书系统介绍了信用评分的概念、术语和原理，以及信用评分和自动化信贷决策的流程，内容包括信用评分背景和意义、风险管理理论和应用、数学和统计方法、数据和信息来源、建模和开发过程、实施和使用、信用风险管理周期、监管体系和制度等，是商业银行和贷款机构半个多世纪以来在贷款技术和风险管理方面较为全面的经验总结，是信用评分领域的一部“百科全书”。本书对在校专业学生、建模开发人员、行业从业人员、专家研究人员、公司、政府监管者、政策制定者，特别是对进入和正在进入这个行业的公司，都有很强的指导意义。

雷蒙·安德森（Raymond Anderson），加拿大人，常住南非，获得工商管理学士和硕士单位。有30多年银行从业经验。从1996年开始参与信用评分系统开发，曾在渣打银行等多个跨国金融机构担任风硷模型部不错经理，参与过十多个国家的信贷工厂建设，在小额贷款、农村贷款，小微企业贷款等次级市场。边缘市场和新兴市场的信贷决策支持系统开发上有丰富的经验，擅长用各类编程语言建模和分析。
李志勇，西南财经大学金融学院信用管理系副教授，英国爱丁堡大学商学院信用研究中心博士，Credit.Li创始人，致力于发展信用风险管理方法和信用评分建模技术培养风控人才和团队，专注研究消费金融和个人信用问题。

大纲
部分背景设定
章信用评分及其业务
1.1什么是信用评分
1.2在哪儿使用信用评分？
1.2.1数据来源
1.2.2信用风险管理周期
1.2.3行为偏好
1.3为什么要使用信用评分？
1.3.1如何影响贷款机构？
1.3.2对客户的影响
1.4信用评分如何影响信用供给？
1.5小结
第2章信用微历史
2.1信用的历史
2.1.1古代历史
2.1.2中世纪到19世纪
2.1.320世纪
2.2信用评分的历史
2.2.1开拓时期
2.2.2自动化时期
2.2.3扩张时期
2.3征信机构的历史
2.3.118世纪中期及以前
2.3.219世纪90年代以后
2.3.320世纪60年代以后
2.3.4国际
2.4评级机构的历史
2.5小结
第3章信用评分原理
3.1评分卡是什么
3.1.1评分卡的形态
3.1.2如何开发评分卡
3.1.3预测能力如何评估
3.1.4评分卡的偏差是如何出现的
3.1.5如何应对以上问题
3.2采用何种测量方法
3.2.1流程与策略
3.2.2评分卡表现
3.2.3违约概率和损失程度
3.3评分卡开发流程
3.3.1项目准备
3.3.2数据准备
3.3.3建模分析
3.3.4模型确定
3.3.5决策制定和策略
3.3.6安全保护
3.4什么会影响评分卡
3.4.1经济偏移
3.4.2市场偏移
3.4.3操作偏移
3.4.4目标偏移
3.4.5不明偏移
3.5小结
第二部分风险业务
第4章风险理论
4.1风险相关术语
4.1.1风险关联
4.1.2风险环境
4.1.3风险类型
4.2数据与模型
4.2.1数据类型
4.2.2模型类型
4.2.3人为判断
4.2.4专家系统
4.3小结
第5章决策科学
5.1自适应控制
5.2成为主人
5.2.1冠军挑战
5.2.2优化
5.2.3策略推断
5.3小结
第6章企业风险评估
6.1风险评估基础
6.1.1数据来源
6.1.2风险模型
6.1.3风险等级
6.2中小企业贷款
6.2.1关系型贷款
6.2.2交易型货款
6.3财务比率评分
6.3.1理论先驱
6.3.2预测比率
6.3.3限制因素
6.3.4评级机构
6.3.5内部等级
6.4信用评级机构
6.4.1字母等级
6.4.2评级类型
6.4.3存在问题
6.4.4研究重点
6.5前瞻数据建模
6.5.1历史分析
6.5.2结构模型
6.5.3简约模型
6.6小结
第三部分数学和统计
第7章预测统计
7.1模型概述
7.2参数模型
7.2.1线性模型
7.2.2判别分析
7.2.3逻辑回归
7.3非参模型
7.3.1决策树
7.3.2神经网络
7.3.3遗传算法
7.3.4K近邻法
7.3.5线性规划
7.4关键假设
7.4.1数据因素
7.4.2统计假设
7.4.3解决方法
7.5结果比较
第8章区分度的测量
8.1错误分类矩阵
8.2Kullback散度
8.2.1证据权重
8.2.2信息值
8.2.3稳定指数
8.3KS统计量
8.4相关系数
8.4.1Pearson积矩
8.4.2Spearman秩序
8.4.3洛伦兹曲线
8.4.4基尼系数
8.4.5ROC曲线
8.5卡方检验
8.6准确性检验
8.6.1概率论
8.6.2二项分布
8.6.3HL统计量
8.6.4对数似然
8.7小结
第9章零碎内容
9.1描述方法
9.1.1聚类分析
9.1.2因子分析
9.2预报方法
9.2.1马尔可夫链
9.2.2生存分析
9.3其他概念
9.3.1相关性
9.3.2交叉性
9.3.3单调性
9.3.4标准化
9.4开发报告
9.4.1特征分析报告
9.4.2分数分布报告
9.4.3新业务策略表
9.5小结
0章头脑与机器
10.1人员和项目
10.1.1评分卡开发人员
10.1.2外部供应商
10.1.3内部资源
10.1.4项目组
10.1.5指导委员会
10.2软件
10.2.1评分卡开发
10.2.2决策引擎
10.3小结
第四部分数据
1章数据考虑
11.1数据透明度
11.2数据数量
11.2.1深度和广度
11.2.2同质性
11.2.3可得性
11.3数据质量
11.3.1关联性
11.3.2准确性
11.3.3完备性
11.3.4时效性
11.3.5一致性
11.3.6对征信机构的影响
11.4数据设计
11.4.1数据类型
11.4.2表格设计
11.5小结
2章数据来源
12.1客户信息
12.1.1申请表
12.1.2财务信息
12.2内部信息
12.2.1数据类型
12.2.2数据库类型
12.2.3客户关系管理
12.3征信数据
12.3.1查询检索
12.3.2公共信息
12.3.3共享数据
12.3.4欺诈预警
12.3.5征信分数
12.3.6地理指标
12.3.7其他来源
12.4小结
3章评分结构
13.1定制服务
13.1.1通用评分卡
13.1.2定制评分卡
13.1.3专家模型
13.2系统架设
13.3数据整合
13.3.1独屯分数
13.3.2离散分数
13.3.3合并分数
13.3.4决策矩阵
13.4信用评分
13.5数据匹配
13.6小结
4章信息共享
14.1征信机构
14.1.1公共与民营
14.1.2正面信息与负面信息
14.2参与合作
14.2.1互惠原则
14.2.2促进因素
14.2.3阻碍因素
14.3小结
5章数据准备
15.1数据获取
15.1.1申请数据
15.1.2征信数据
15.1.3观测数据
15.1.4表现数据
15.1.5数据整合
15.2好坏定义
15.2.1选择状态
15.2.2表现状态
15.2.3当前状态和最坏状态
15.2.4定义设定
15.2.5好坏定义标准
15.3时间窗口
15.4样本设计
15.4.1样本类型
15.4.2优选和最小样本量
15.4.3分层随机抽样
15.5小结
第五部分评分卡开发
6章变量转换
16.1转换方法
16.1.1虚拟变量
16.1.2风险变量
16.1.3方法选择
16.2粗细分类
16.2.1特征分析报告
16.2.2细分类
16.2.3粗分类
16.3统计量的应用
16.3.1预测能力测度
16，3.2粗分类例子
16.4池化算法
16.4.1非邻池化
16.4.2相邻池化
16.4.3单调相邻池化
16.5实际案例
16.5.1法院判决
16.5.2行业种类
16.5.3职业种类
16.6小结
7章特征选取
17.1参考因素
17.2预测能力
17.3降维方法
17.3.1建模处理
17.3.2相关矩阵
17.3.3因子分析
17.4变量输入
17.4.1分步
17.4.2分块
17.5小结
8章样本分层
18.1驱动因素
18.2识别交叉作用
18.3处理交叉作用
18.4小结
9章拒绝推断
19.1推断原理
19.2总体流动
19.3表现赋值
19.4特殊类别
19.5推断方法
19.5.1随机补充
19.5.2展开法
19.5.3外推法
19.5.4同生表现
19.5.5二阶段法
19.6小结
第20章模型校准
20.1分数分段
20.1.1CH统计量
20.1.2基准方法
20.1.3边际风险边界
20.2线性变换
20.2.1线性移动
20.2.2比率缩放
20.3线性规划重构
20.4小结
第21章检验交付
21.1组成成分
21.1.1开发依据
21.1.2持续检验
21.1.3回溯测试
21.2差别效果
21.3小结
第22章开发管理
22.1进程安排
22.2高效操作
22.2.1重复利用
22.2.2重新建模
22.3小结
第六部分实施和使用
第23章实施安装
23.1自动化决策
23.1.1自动化程度
23.1.2职责
23.1.3员工沟通
23.1.4客户教育
23.2安装和测试
23.2.1数据、资源和切换
23.2.2测试
23.3小结
第24章管理控制
24.1政策规则
24.2撤销
24.3移交
24.3.1信息验证
24.3.2账户情况
24.4控制
24.4.1竞争环境
24.4.2评分及策略控制
24.4.3撤销控制
24.5小结
第25章跟踪监控
25.1组合分析
25.1.1逾期分布
25.1.2转移矩阵
25.2表现跟踪
25.2.1模型表现
25.2.2账龄分析
25.2.3分数错配
25.3偏移报告
25.3.1总体稳定性报告
25.3.2分数偏移报告
25.3.3特征分析
25.4选择过程
25.4.1决策过程
25.4.2分数决策
25.4.3政策规则
25.4.4人为撤销
25.5小结
第26章金融财务
26.1坏账准备
26.2直接损失估计
26.2.1净流量法
26.2.2转移矩阵法
26.3损失估计
26.3.1损失概率
26.3.2损失程度
26.3.3预测分析
26.4利润模型
26.4.1利润来源
26.4.2利润决策
26.4.3利润评分
26.5风险定价
26.5.1理论实践
26.5.2行为变化
26.5.3战略考虑
26.5.4客户影响
26.6小结
第七部分信用风险管理周期
第27章市场营销
27.1广告媒体
27.2数量与质量
27.3初步筛选
27.4市场数据
27.5小结
第28章申请审批
28.1收集潜在客户信息
28.1.1获取申请信息
28.1.2纸质数据采集
28.1.3初筛和清洗
28.2策略分类
28.3决策执行
28.3.1拒绝
28.3.2接受
28.4小结
第29章账户管理
29.1额度类型
29.2超限管理
29.2.1支票账户
29.2.2信用卡授权
29.2.3客户知情效应
29.3更多限额和其他功能
29.3.1提额请求
29.3.2提高额度
29.3.3额度复核
29.3.4交叉销售
29.3.5重获客户
29.4小结
第30章催收回收
30.1概述
30.2时机策略
30.3催收评分
30.4小结
第31章欺诈防范
31.1欺诈类型
31.2欺诈侦测工具
31.3欺诈防范策略
31.4欺诈评分
31.5小结
第八部分监管环境
第32章监管概念
32.1最佳实践
32.2善良治理
32.3商业道德和社会责任
32.4合规等级
32.5小结
第33章隐私保护
33.1背景
33，1.1历史概况
33.1.2Tournier案件
33.1.3OECD数据隐私指引
33.1.4欧洲理事会公约
33.1.5欧盟数据保护指令
33.1.6特殊情况
33.2原则
33.2.1收集方式
33.2.2合理目的
33.2.3信息质量
33.2.4信息使用
33.2.5信息披露
33.2.6主体权利
33.2.7信息安全
33.3小结
第34章禁止歧视
34.1何为歧视
34.2存疑特征
34.3小结
第35章公平信贷
35.1掠夺性放贷
35.2不负责放贷
35.3负责任放贷
35.4小结
第36章资本要求
36.1巴塞尔协议Ⅰ
36.2巴塞尔协议Ⅱ
36.2.1标准法
36.2.2内部评级法
36.2.3风险暴露类别
36.2.4违约定义
36.2.5评级意义
36.2.6执行问题
36.3风险加权资产的计算
36.4小结
第37章了解客户
37.1尽职调查要求
37.2客户身份识别要求
第38章国家差异
38.1美国
38.2加拿大
38.3英国
38.4澳大利亚
38.5南非
参考文献
术语字典
后记