信用評(píng)分模型技術(shù)與應(yīng)用

定　價(jià)：￥60.00

作　者：	陳建著
出版社：	中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	信用制度研究

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ISBN：	9787500585428	出版時(shí)間：	2005-11-01	包裝：	膠版紙
開本：	小16開	頁數(shù)：	285	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

《信用評(píng)分模型技術(shù)與應(yīng)用》是國內(nèi)首部全面地介紹歐美先進(jìn)的信用評(píng)分模型的開發(fā)技術(shù)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的著作、是作者長期以來代表著名的FairIsaac公司為全球客戶設(shè)計(jì)、開發(fā)、實(shí)施各種模型的豐富經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，是學(xué)習(xí)、借鑒國際經(jīng)典經(jīng)驗(yàn)和最佳操作方案的權(quán)威教科書。本書理論聯(lián)系實(shí)際，深入淺出地闡述了信用評(píng)分模型的概念、種類、優(yōu)越性及其在各種金融管理活動(dòng)中的重要應(yīng)用，對(duì)信用評(píng)分模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)方法、信用評(píng)分模型的發(fā)展流程等進(jìn)行了系統(tǒng)的分紹，對(duì)于一些在管理實(shí)踐中廣泛運(yùn)用的模型如信用局評(píng)分模型（風(fēng)險(xiǎn)、收益、破產(chǎn)等）、市場營銷評(píng)分模型（市場反應(yīng)、轉(zhuǎn)賬傾向等）、申請風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型、行為評(píng)分模型（欺詐性申請、欺詐性交易）等模型的開發(fā)技術(shù)和應(yīng)用策略進(jìn)行了具體的闡述，并對(duì)信用評(píng)分模型的實(shí)施、管理、跟蹤、檢驗(yàn)等最佳操作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行了翔實(shí)的論述。

作者簡介

　　陳建，北京大學(xué)國際經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士，美國華盛頓大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，美國注冊金融分析師（CFA），美國投資管理與研究協(xié)會(huì)（AIMR）會(huì)員。現(xiàn)任全球著名的Fair Isaac公司的亞太區(qū)技術(shù)方案總監(jiān)，為亞太各國、特別是為大中華地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)提供世界一流的模型開發(fā)、風(fēng)險(xiǎn)管理、市場營銷、客戶關(guān)系管理、新巴賽爾協(xié)議合規(guī)性等方面的技術(shù)方案和策略咨詢。作者曾長期擔(dān)任Fair Isaac公司的策略科學(xué)部高級(jí)經(jīng)理，是Fair Isaac公司的決策模型技術(shù)和決策最優(yōu)化技術(shù)的發(fā)明者之一，F(xiàn)air Isaac公司策略科學(xué)部的創(chuàng)始人之一。陳建曾替美國12大銀行和信用卡公司中的9個(gè)（花旗銀行、第一銀行、大通-曼哈頓銀行、DISCOVER、美洲銀行、Fleet、Providian、富國銀行、Household）、英國5家大型銀行和信用卡公司（匯豐銀行、巴克萊銀行、蘇格蘭皇家銀行、哈里法斯-蘇格蘭銀行、通用電氣資本公司）、加拿大皇家銀行、以及歐美30多家中小型銀行制定優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫營銷策略、信貸審批策略、信用額度管理策略、反欺詐策略、轉(zhuǎn)帳策略、催收策略等，為客戶帶來了數(shù)億美元的收益。

圖書目錄

第一章信用評(píng)分模型在消費(fèi)信貸管理中的應(yīng)用
一、信用評(píng)分模型技術(shù)發(fā)展的背景與歷程
二、信用評(píng)分模型的種類
三、信用評(píng)分模型管理的優(yōu)越性
四、信用評(píng)分模型在信用卡生命周期管理中的應(yīng)用
五、信用評(píng)分模型在汽車貸款中的應(yīng)用
六、信用評(píng)分模型在住房貸款中的應(yīng)用
第二章信用評(píng)分模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
一、數(shù)據(jù)的數(shù)量與質(zhì)量
二、數(shù)據(jù)來源
三、數(shù)據(jù)元素
四、數(shù)據(jù)詞典
五、數(shù)據(jù)集市
六、數(shù)據(jù)倉庫
第三章數(shù)據(jù)挖掘簡介
一、數(shù)據(jù)挖掘的流程
二、數(shù)據(jù)挖掘的組織
三、數(shù)據(jù)挖掘的耗時(shí)分布
第四章數(shù)據(jù)挖掘與信用評(píng)分模型的技術(shù)
一、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述和總結(jié)的技術(shù)
二、對(duì)變量進(jìn)行欄位劃分和信息轉(zhuǎn)化的技術(shù)
三、主成分分析、因子分析、變量類聚分析
四、類聚分析
五、邏輯回歸模型
六、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
七、判別分析
八、決策樹模型
九、共性過濾分析
十、多元回歸模型
十一、基因算法
十二、RFM分析
十三、存活分析
十四、時(shí)間系列分析
第五章信用評(píng)分模型的開發(fā)流程
第六章信用局評(píng)分模型的開發(fā)與應(yīng)用
第七章市場營銷評(píng)分模型的開發(fā)與應(yīng)用
第八章申請風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型的開發(fā)與應(yīng)用
第九章行為評(píng)分模型的開發(fā)與應(yīng)用
第十章客戶評(píng)分模型的開發(fā)與應(yīng)用
第十一章欺詐風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型的開發(fā)與應(yīng)用
第十二章信用評(píng)分模型的實(shí)施與管理
第十三章信用評(píng)分模型的跟蹤與檢驗(yàn)