作者译

本书第一版英文原版Credit Scoring and Its Applications出版后，广受好评，被银行和信贷行业奉为信用评分的经典。后来在2006年，中国人民银行征信管理局组织力量出版了中文版《信用评分及其应用》，成为国内第一本系统介绍信用评分的专著，为我国的征信系统和信用体系建设奠定了理论和实践基础。进入新时代后，评分技术在发展、替代数据在增加、应用领域在扩大，新情况、新问题、新挑战不断出现，特别是在次贷危机的爆发后，世界范围内对信用评分的关注进一步增加，巴塞尔委员会和各国监管部门都鼓励对信用评分进行更深入地研究和使用。原作者将信用评分的内容重新梳理，于十五年后出版了本书第二版。在央行第二代征信系统正在切换上线的时刻，我们也有理由，及时将信用评分的最新发展和成果引进国内，为巩固金融基础设施建设、加强社会治理、完善社会主义市场经济体制、构建社会主义和谐社会服务。

信用评分在最近几年快速普及。在各部门“守信激励、失信惩戒”的宣传下，征信记录和诚信档案也开始深入人心。商业银行纷纷开始数字化零售业务转型，重点突破小微金融、农村金融和消费金融。大数据公司为它们提供替代数据，从更多维度减少信息不对称。科技公司为它们提供模型、技术和系统，在欺诈防范、精准获客、贷前评估、贷中管理和贷后催收各环节，加入了智能和科学决策。互联网公司更是这些领域的主力军，从模式、流程、产品和场景进行了全方位的创新。高等院校开设数据科学、金融科技和人工智能相关专业，培养交叉学科和复合背景的跨界人才。这是一个振奋人心的时代。

信用评分是金融科技的前身，也是信息技术和数据挖掘在金融领域最早最成功的应用之一。五十年代FICO公司在美国加州成立，以信用评分为核心产品，现在为世界上数百个金融机构提供解决方案，为数亿人提供基础信用分。六七十年代信用卡在信用评分的驱动下开始发力，消费成为经济发展的主要动力。八十年代评分模型被植入计算器，在移动智能设备尚未出现之时就开始了远程决策。九十年代信用评分被住房按揭贷款公司采纳，使边缘人群和次级人群也能“居者有其屋”。新千年后，更多产品层出不穷，更多场景切入生活，消费信贷从未停止脚步，衣食住行皆有金融支持。金融科技的创新创业大半集中在信贷和融资领域。信用评分是实现普惠金融的重要力量。

即便如此，社会上对各类评分的应用参差不齐。梳理一下，以金融领域为例，评分思想大致有如下几个进化层次：（1）人为决策。以人为判断和专家投票的方式决定结果；（2）专家系统。将专家经验固化为规则，具有一定的标准化和一致性；（3）积分体系。专家指定的指标体系和相对权重，形成可量化、可比较、可排序的分数；（4）实证评分。通过历史数据和统计方法得到参数估计，进行分类预测；（5）风险定价。以概率模型的概率估计为基础，实现差异化、个性化风险定价。（6）组合管理。根据概率分布分层，设计结构化产品，分析组合风险回报，分级打包再销售。这像一个金字塔，大多数公司还停留在初级阶段，极少数金融机构能够达到高级阶段，深刻理解并灵活运用。零售信贷资产证券化本身是个世界难题。

除此之外，我们还看到金融科技的发展吸引了大批计算机、统计学背景的技术人员加入这个行业。我们一再强调对业务的理解、对市场的敬畏，并非简单调用几个程序包就能实现金融智能。机器学习和深度学习不能解决经济和社会中的所有问题。我们看到，行业中充满了对技术模型的热衷、对热点名词的追捧，而忽略了人类文明发展中的复杂问题。借贷是一门古老的生意，资金流动的地方就是资本涌动之处，是人性的集中碰撞。我们还应加强对监管资本、负担能力、公平信贷等多方面的考量。

作为信用评分人员，我们肩负使命。做得好，我们让社会运行更有效率，满足人民美好生活需要；做不好，我们可能引发金融风险、金融危机，甚至经济衰退。

金融信用译丛的另一本书《信用评分工具》里有一点还未引起国内利益相关者的重视，good governance原意是“善良治理”，重视accountability，这是一种责任。

普惠金融核心不在金融，也不在普惠，而在善良。

西南财经大学金融学院信用管理系

李志勇

二〇一九年六月

第二版序

第一版序

中文版序
 

第一章 信用评分的历史和原理

1.1 引言：什么是信用评分？
1.2 信用的历史
1.3 信用评分的历史
1.4 信用评分原理
1.5 信用评分与数据挖掘
1.6 信用分数的定义

第二章 信用评分的实践

2.1 引言
2.2 信用评分在信用评估中的应用
2.3 需要的数据
2.4 数据要求
2.4.1 数据可得性
2.4.2 准确性和可靠性
2.4.3 数据治理
2.5 征信机构
2.6 评分卡验证
2.7 申请表格
2.8 撤销与人为干预
2.9 监测和跟踪
2.10 与信贷组合的关系
2.11 评分人员

第三章 信用评分的传统方法

3.1 引言
3.2 朴素贝叶斯
3.3 线性回归
3.3.1 最小化成本的决策理论
3.3.2 同一协方差矩阵的多元正态分布
3.3.3 不同协方差矩阵的多元正态分布
3.3.4 分类问题
3.3.5 判别分析
3.4 逻辑回归
3.5 非线性方法
3.6 最大化散度
3.7 分类树
3.7.1 KS统计量
3.7.2 不纯指数
3.7.3 基尼指数
3.7.4 熵增指数
3.7.5 半平方和
3.8 多项判别

第四章 信用评分的其他方法

4.1 引言
4.2 线性规划
4.3 整数规划
4.4 神经网络
4.4.1 单层神经网络
4.4.2 多层感知器
4.4.3 向前传播
4.4.4 网络结构
4.4.5 分类和误差函数
4.5 支持向量机
4.6 规则提取
4.6.1 一般标准
4.6.2 神经网络的规则提取
4.6.3 支持向量机的规则提取
4.7 遗传算法
4.7.1 遗传算法
4.7.2 基因规划
4.8 最近邻法
4.9 贝叶斯网络
4.10 集成算法
4.10.1 袋装法
4.10.2 提升法
4.10.3 样本不平衡问题
4.10.4 随机森林
4.11 方法比较
 

第五章 生存分析

5.1 引言
5.2 生存分析基本概念
5.3 Cox比例风险模型
5.4 风险竞争

5.5 离散时间模型
5.6 时变特征

5.7 强度模型
5.8 巴塞尔模型

第六章 数据管理

6.1 引言
6.2 样本设计
6.2.1 结果期
6.2.2 样本量
6.2.3 样本选择
6.3 好坏定义
6.4 备选特征
6.5 征信数据
6.5.1 前言
6.5.2 公共信息
6.5.3 征信查询
6.5.4 信息共享
6.5.5 聚合信息
6.5.6 欺诈预警
6.5.7 增值服务
6.5.8 征信监管
6.5.9 非个人信息
6.6 样本分层
6.7 粗分类
6.7.1 卡方值
6.7.2 信息值
6.7.3 一致性
6.7.4 最大似然单调粗分类
6.8 特征筛选
6.8.1 选择标准
6.8.2 如何最好
6.9 拒绝推断
6.9.1 拒绝推断问题
6.9.2 获得表现
6.9.3 样本选择方法
6.9.4 外推法
6.9.5 增广法
6.9.6 其他方法
6.9.7 实证比较
6.9.8 其他场景的拒绝推断
6.10 人为撤销
6.11 设置阈值
6.12 模型校准

第七章 行为评分

7.1 引言
7.2 行为特征
7.3 行为评分的应用
7.4 传统马尔可夫链
7.5 马尔可夫过程
7.6 马尔可夫链的验证和变化
7.6.1 平稳马尔可夫链的参数估计
7.6.2 非平稳马尔可夫链的参数估计
7.6.3 转移概率值的检验
7.6.4 转移概率平稳的检验
7.6.5 马尔可夫链检验
7.6.6 动静马尔可夫链模型
7.7 贝叶斯马尔可夫链的行为评分模型

第八章 模型表现评价

8.1 引言
8.2 保留样本
8.3 交叉验证
8.4 自展法
8.5 区分度的测度
8.5.1 散度
8.5.2 信息值
8.5.3 马氏距离
8.6 常用指标
8.6.1 KS距离
8.6.2 D和U统计量
8.6.3 ROC曲线
8.6.4 AUC和Gini系数
8.6.5 H指数
8.7 分类预测
8.8 概率校准
8.8.1 二项检验
8.8.2 卡方检验

第九章 部署与应用

9.1 引言
9.2 评分卡的实施部署
9.3 评分卡的监测与跟踪

9.4 评分卡的监测
9.4.1 评分结果和流程是否合理

9.4.2 总体稳定性
9.4.3 最终分数报告
9.4.4 特征分析
9.4.5 时间稳定性
9.4.6 监测总结
9.5 评分卡的跟踪
9.5.1 早期报告
9.5.2 动态报告
9.5.3 分数段坏账率
9.5.4 分层坏账率
9.5.5 区分度分析
9.5.6 跟踪小结
9.6 评分卡的老化
9.7 评分卡的优化
9.7.1 计算变化
9.7.2 测量差距
9.7.3 检验差距
9.8 冠军挑战
9.9 其他应用场景
9.9.1 评分在信贷流程中的应用
9.9.2 评分在其他业务中的应用

第十章 信用经济

10.1 引言
10.2 信贷周期
10.3 微观经济因素
10.3.1 现值
10.3.2 信贷需求的经济学分析
10.3.3 信贷限制
10.3.4 实证结果
10.4 宏观经济因素
10.4.1 凯恩斯经济学模型
10.4.2 货币渠道
10.4.3 信贷渠道
10.4.4 实证研究
10.5 违约行为
10.6 过度负债
10.7 负担能力

第十一章 资本要求和巴塞尔协议

11.1 引言
11.2 巴塞尔协议的历史
11.2.1 巴塞尔协议I以前
11.2.2 巴塞尔协议I
11.2.3 1996年修正案
11.2.4 巴塞尔协议II和III
11.3 巴塞尔协议II
11.4 第一支柱：最低资本要求
11.4.1 监管资本
11.4.2 信用风险的最低监管资本要求
11.4.3 执行和使用
11.4.4 支柱2
11.4.5 巴塞尔协议II的效果
11.5 巴塞尔协议III
11.5.1 监管资本定义
11.5.2 资本留存缓冲
11.5.3 逆周期缓冲
11.5.4 杠杆率
11.5.5 流动性覆盖率和净稳定资金率
11.5.6 监测工具
11.6 压力测试
11.7 巴塞尔协议III的评价

第十二章 资产证券化和次贷危机

12.1 引言
12.2 资产证券化
12.3 次贷危机的原因
12.4 信用评分在次贷危机中的表现
12.5 信用评级在次贷危机中的表现
12.6 全球金融危机的影响

第十三章 可变定价和风险定价

13.1 引言
13.2 响应率和采用率
13.3 简单的利润率和利率优化模型
13.4 含资本要求的利润率和利率优化模型
13.5 可变定价中的逆向选择和赢家诅咒
13.5.1 逆向选择
13.5.2 可变利率和赢家诅咒
13.5.3 负担能力的限制
引用文献
后记致谢