信贷风控模型开发----模型流程好坏样本定义
- 第二章 模型开发流程&好坏样本定义
- 2.1模型开发流程
- 2.1.1 评分模型流程图
- 2.1.2流程图阐述
- 2.2 好坏样本定义
- 2.2.1观察期、表现期、观察点
- 2.2.2举例说明
- 2.1模型开发流程
第二章 模型开发流程&好坏样本定义
2.1模型开发流程
2.1.1 评分模型流程图
2.1.2流程图阐述
该小结提出了一些数据指标,如果不明白没有关系,往后的文章笔者会一个个地解释这些指标的含义和计算方法
- 数据获取:获取建模所需要的数据,一般分为内部为外部数据,内部数据例如贷款公司内部搜集存储的客户信息,例如客户在平台内部的登陆、注册、消费信息等,外部数据一般有第三方数据,例如人行征信报告、一些第三方机构提供的多头借贷等
- EDA与数据描述,EDA全称explore data analysis,目的在于探索性地分析客户数据分布情况以及数据质量,检查数据是否为单一值、包不包含缺失以及异常数据等。同时通过各种分析手段(Gini、列联表、χ2χ2\chi^2检验、相关系数)等分析变量与目标(违约与否)的关联
- 数据准备,准备好我们需要进行建模的样本宽表,包括数据合并、清洗、转换等工作,这也是建模中最耗费时间的一项。
- 变量选择,在数据准备好以后,未必所有的变量都需要进入模型,否则容易出现维度灾难,就是数据集过大导致开发时间过长,根据一定方法选择最优变量进入模型就成了必要的工作,常用的有IV值,逐步回归(也就是先将一个变量纳入模型,然后逐步将其他变量一个一个纳入模型训练,剔除掉不能减少AIC的变量,然后继续加入新变量,直到AIC无法再下降为止)。另外还有假如L1惩罚项,用集成学习的方法选择变量等。
- 模型开发,利用机器学习,训练模型,常用的模型有logsitic回归、线性回归、决策树、深度学习等。
- 模型评估,评价模型对于好坏样本的区分能力,常用的指标有ROC曲线、RECALL、PERCISION、KS值等。
- 评分卡创建和刻度,利用模型估计出来的参数(也就是公式)将其转化为评分规则或者是风控规则。
- 检测和报告,监控模型是否运行稳定,常用的指标有PSI、评分迁移矩阵、kendall 秩相关系数等。
- 评分实施,模型部署上线,用于风控系统。
2.2 好坏样本定义
开发信用评分模型的首要目标就是知道来者是好人还是坏人,他未来会不会出现逾期、失联等。所以,如何定义一个借款人的好坏十分讲究,并不是一个人有过逾期欠款他就不是好人了,毕竟发生逾期的原因总是多方面的,有的仅仅是偶尔忘了,这部分总体还是好人,而有的是中途发生财务原因暂时无力偿还,还有的严重一点就是主观上存在坏的目的,借了钱就消失赖账,甚至是身份被骗子盗用。所以,建模过程中,为了训练出一个优质的模型,需要正确地定义好坏样本。
2.2.1观察期、表现期、观察点
在这里,需要明确三个定义:观察期、表现期、观察点,可以先从如下时间轴看起。
- 观察期:就是时间轴左侧,主要是用来生成用户特征的时间区间,不宜太长也不宜太短,一般为1年到3年左右
- 观察点:这个点并是一个具体的时间点,而是一个时间区段,表示的是客户申请贷款的时间,用来搜集那些用来建模的客户样本,在该时间段申请的客户会是我们用来建模的样本
- 表现期:用来定义用户是否好坏的时间区段,一般是6月到1年左右,一般最常用的是定义为坏样本的指标有:M3+逾期、M3以内逾期中定义为失联、欺诈、身份盗用等情况,这些需要看自身业务情况而定
补充说明:
1.观察点的设计:
观察点的设计有额外的讲究,其中涉及到一个Mob的概念。而所谓Mob,全称month on book,等于观察点减去贷款发放时间。所以,观察点的设计在于贷款发放时间往后推Mob期,Mob的长短关系到模型的观察期以及观察期生成的时间切片变量。
2.观察期过长或过短的影响:
- 一个过长的观察期,可能会导致客户不在你的mob内,大批样本无法进入模型
- 一个过短的观察期,则会导致样本无法生成足够多有效的时间切片变量
3.时间切片变量:
- 时间区段的行为变量,例如过去3个月平均消费金额、过去6个月消费平均次数等
2.2.2举例说明
假如,现在我们的模型表现期为1年,观察期为1年,观察点为什么时候呢?也就是说当我们有一个客户在2018-1-1号来申请贷款,贷款机构需要用现有的模型对该申请人进行一个申请评分,评估他未来表现期内触发坏样本属性的概率,那么该模型采用的客户样本是什么时候申请进件的?
答案:因为上面定义的表现期是1年,那么往前推一年,观察点大概为2017-1-1号左右某段时间区间,因为观察期也是1年,所以再往前推1年(即观察期:2016-1-1到2017-1-1),利用这1年所有观察点内申请人一些信息建立模型的观察变量,然后再往后推一年(即表现期:2017-1-11到2018-1-1),所有在观察点内的申请人在这一年时间内的表现情况来定义违约。然后来训练出一个模型。对2018-1-1号的申请人进行评分。所以申请评分卡模型有着天然的滞后性,需要不断的对其模型进行监控。
参考文献:
[1]http://blog.csdn.net/Mr_tyting/article/details/75097681#t19
[2]信用风险评分卡研究:马姆杜.拉法特
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