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| 內容簡介： |
《信用风险评分卡研究：基于SAS的开发与实施》是关于信贷评分卡的开发与实施的系统描述，包括评分卡开发的理论基础、实践过程以及应用SAS系统的实践操作和编程。
《信用风险评分卡研究：基于SAS的开发与实施》的主要内容包括：数据获取和数据准备、探索性数据分析，预测性的度量和变量选择、最优分群和分段、初级分类和证据权重转换、逻辑回归模型的开发、模型判断和评估的方法、评分卡的建立和刻度确定、评分代码的自动生成、评分卡的监测和报告、拒绝演绎、SAS实施中及评分卡开发中可用的超过50个、SAS宏程序。
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| 關於作者： |
Mamdouh
Refaat，博士（多伦多大学博士，利兹大学MBA）在工程、商业分析和数据挖掘等多个领域具有30多年的研究、咨询和培训的从业经验；曾经在软件和技术解决提供商，如Predict
AG（瑞士，巴塞尔）、ANGOSS软件公司（加拿大和英国）担任多个职位；曾经参与北美和欧洲数据挖掘、商业分析和工程领域主要大型企业的众多项目。
王松奇，男，1952年3月出生，吉林省前郭县人。
中国社会科学院金融研究所党委书记兼副所长，中国社会科学院研究生院教授、博士生导师，中央财经大学、天津财经大学兼职博士生导师，西南财经大学客座教授。兼任北京市创业投资协会会长。1990年起任第四届中国金融学会理事、全国中青年金融研究会会长，现任第六届中国金融学会常务理事，《银行家》杂志主编。享受国务院政府特殊津贴。
林治乾，男，1975年6月出生，山东省文登市人。
浙江大学博士，中国社会科学院金融研究所博士后。曾在《世界经济》《浙江大学学报（人文社科版）》《银行家》等学术期刊发表研究论文十余篇。主要研究领域为商业银行战略管理、中小企业信用评分卡等。
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| 目錄：
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第1章 评分卡的开发过程
1.1 标准评分卡
1.2 评分卡开发流程
1.3 问题准备
1.4 数据获取与整合
1.5 EDA与数据描述
1.6 数据准备
1.7 变量选择
1.8 模型开发
1.9 模型验证
1.10 评分卡创建和刻度
1.11 评分卡实施
1.12 拒绝演绎
1.13 监测和报告
1.14 关于sAs代码的注意事项
第2章 数据获取和整合
2.1 引言
2.2 变量类型
2.3 建模（数据挖掘）视图
2.4 数据来源
2.5 建模和实施窗口
2.6 数据校准
2.7 数据合并
2.8 数据整合
2.9 完整性检验
第3章 EDA和数据描述
3.1 引言
3.2 单变量统计量
3.3 变量分布
3.4 特征分析
3.5 列联表
3.6 极端值的识别
第4章 预测力指标
4.1 引言
4.2 符号
4.3 皮尔森相关系数
4.4 斯皮尔曼相关系数
4.5 皮尔森卡方统计量
4.6 似然比检验统计量
4.7 概率比
4.8 F检验
4.9 基尼方差
4.10 熵方差
4.11 信息值
4.12 变量选择的自动化
第5章 数据准备
5.1 引言
5.2 降低基数
5.3 连续变量的分段
5.4 抽样和权重计算
第6章 信用卡样本数据集
6.1 引言
6.2 数据字典
第7章 logistic回归
7.1 引言
7.2 基本公式
7.3 似然方程
7.4 信息矩阵
7.5 参数估计
7.6 模型拟合统计量
7.7 Hosmer-Lemeshow检验
7.8 全局零假设的检验
7.9 分数统计量
7.10 模型参数的解释
7.11 概率比的置信区间
7.12 先验概率和权重
第8章 粗分类和WOE
8.1 引言
8.2 WOE的定义
8.3 WOE的含义
8.4 证据权重与标准评分卡
8.5 SAS实现
8.6 连续变量的wOE
第9章 变量选择的方法
9.1 引言
9.2 选择方法概述
9.3 逐步变量选择
9.4 强制变量进入模型
9.5 控制变量选择顺序
9.6 logistic回归的结果
第10章 模型评估
10.1 引言
10.2 验证和混合矩阵
10.3 提升图和洛伦兹曲线
10.4 基尼系数
10.5 K-S曲线和统计量
10.6 ROC曲线和c一统计量
10.7 整体模型评估
第11章 评分卡刻度和实施
11.1 标准格式
11.2 评分卡刻度
11.3 分值分配
11.4 SAS实施
11.5 设定临界值水平
第12章 监测和报告
12.1 报告的目的
12.2 稳定性报告
12.3 评分卡要素分析
第13章 拒绝演绎
13.1 定义和理由
13.2 拒绝演绎的方法
13.3 简单赋值法
13.4 强化法
13.5 拒绝演绎的应用
参考文献
附录
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