信用卡申请评分建模是什么，如何利用SAS建立信用评分

本文目录一览

1，如何利用SAS建立信用评分
2，信用评分模型的信用评分的方法
3，什么是信用评分模型
4，申请信用卡时的综合评估是指什么

1，如何利用SAS建立信用评分

可以参考一本书叫做信用评分研究基于sas。现在没有正版，淘宝有复印版。10几块钱。里面介绍了可以直接套用的宏，成套的代码让你建立完善的信用评分

信用评分模型很多，但是实际中用得最多的还是logistic regression 和 chaid。绝大多数都是用sas语言开发的。当然有内部自己开发的，也有找外部vendor开发的。sas，fico, experain，opera(不知道在国内有没有业务)都可以做。信用评分，一般指的是申请时的信用评分。实际中还会有贷后管理中的行为评分和催收评分的应用也很普遍。另外，segmentation,欺诈监测，交叉销售(x-sell/cross sell)，决策分析，小到atm的利用改进都可能用sas建模作分析。这是信用卡和零售信贷业务最基本的，欧美用的很广泛。从05年开始，中行等就做过很多尝试，建了一批评分模型。国内几大行前几年做零售basel时，都建了自己的评分模型，计算pd,ead, lgd,ccf等。虽然，big data喊得很响，不过建模的技术已经很成熟了，最近十多年都没有多大新意。

如何利用SAS建立信用评分

2，信用评分模型的信用评分的方法

利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括数据样本的大小和质量。5) 数据质量检测: 一旦数据被筛选出来，成功的数据挖掘的下一步是数据质量检测和数据整合。目的就是提高筛选出来数据的质量。如果质量太低，就需要重新进行数据筛选。6) 数据转换: 在选择并检测了挖掘需要的数据、格式或变量后，在许多情况下数据转换非常必要。数据挖掘项目中的特殊转换方法取决于数据挖掘类型和数据挖掘工具。一旦数据转换完成，即可开始挖掘工作。7) 数据挖掘: 挖掘数据是所有数据挖掘项目中最核心的部分。在时间或其它相关条件（诸如软件等）允许的情况下，最好能够尝试多种不同的挖掘技巧。因为使用越多的数据挖掘技巧，可能就会解决越多的商业问题。而且使用多种不同的挖掘技巧可以对挖掘结果的质量进行检测。例如：在构建信用评分模型时，分类可以通过三种方法来实现：决策树，神经分类和逻辑回归，每一种方法都可能产生出不同的结果。如果多个不同方法生成的结果都相近或相同，那么挖掘结果是很稳定、可用度非常高的。如果得到的结果不同，在使用结果制定决策前必须查证问题所在。8) 结果解释: 数据挖掘之后，应该根据零售贷款业务情况、数据挖掘目标和商业目的来评估和解释挖掘的结果。9) 应用建议：数据挖掘关键问题，是如何把分析结果即信用评分模型转化为商业利润。10) 结果应用：通过数据挖掘技术构建的信用评分模型，有助于银行决策层了解整体风险分布情况，为风险管理提供基础。当然，其最直接的应用就是将信用评分模型反馈到银行的业务操作系统，指导零售信贷业务操作。数据挖掘方法可以依据其功能被分成4组：预估模型、分类、链接分析和时间序列预测。每一项功能都可以被开发和修改成为适应不同业务的应用。比如: 分类模型可以被运用到建立信用风险评分模型、信用风险评级模型、流失模型、欺诈预测模型和破产模型等。为实现数据挖掘的每一项功能，有许多不同的方法或算法可以使用。本文所讨论的信用风险评分模型主要是属于分类模型，所以用到的方法主要有分类分析和分割分析。分类分析主要方法包括：决策树、神经网络、区别分析、逻辑回归、概率回归；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口统计分割、神经网络分割。

信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。而随着在现代社会和公司中，贷款，信用卡的作用日渐突出，信用评分模型的发展前景不可估量。请采纳如果你认可我的回答，敬请及时采纳，~如果你认可我的回答，请及时点击【采纳为满意回答】按钮~~手机提问的朋友在客户端右上角评价点【满意】即可。~你的采纳是我前进的动力~~o(∩_∩)o，记得好评和采纳，互相帮助

信用评分模型的信用评分的方法

3，什么是信用评分模型

利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括...利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括数据样本的大小和质量。5) 数据质量检测: 一旦数据被筛选出来，成功的数据挖掘的下一步是数据质量检测和数据整合。目的就是提高筛选出来数据的质量。如果质量太低，就需要重新进行数据筛选。6) 数据转换: 在选择并检测了挖掘需要的数据、格式或变量后，在许多情况下数据转换非常必要。数据挖掘项目中的特殊转换方法取决于数据挖掘类型和数据挖掘工具。一旦数据转换完成，即可开始挖掘工作。7) 数据挖掘: 挖掘数据是所有数据挖掘项目中最核心的部分。在时间或其它相关条件（诸如软件等）允许的情况下，最好能够尝试多种不同的挖掘技巧。因为使用越多的数据挖掘技巧，可能就会解决越多的商业问题。而且使用多种不同的挖掘技巧可以对挖掘结果的质量进行检测。例如：在构建信用评分模型时，分类可以通过三种方法来实现：决策树，神经分类和逻辑回归，每一种方法都可能产生出不同的结果。如果多个不同方法生成的结果都相近或相同，那么挖掘结果是很稳定、可用度非常高的。如果得到的结果不同，在使用结果制定决策前必须查证问题所在。8) 结果解释: 数据挖掘之后，应该根据零售贷款业务情况、数据挖掘目标和商业目的来评估和解释挖掘的结果。9) 应用建议：数据挖掘关键问题，是如何把分析结果即信用评分模型转化为商业利润。10) 结果应用：通过数据挖掘技术构建的信用评分模型，有助于银行决策层了解整体风险分布情况，为风险管理提供基础。当然，其最直接的应用就是将信用评分模型反馈到银行的业务操作系统，指导零售信贷业务操作。数据挖掘方法可以依据其功能被分成4组：预估模型、分类、链接分析和时间序列预测。每一项功能都可以被开发和修改成为适应不同业务的应用。比如: 分类模型可以被运用到建立信用风险评分模型、信用风险评级模型、流失模型、欺诈预测模型和破产模型等。为实现数据挖掘的每一项功能，有许多不同的方法或算法可以使用。本文所讨论的信用风险评分模型主要是属于分类模型，所以用到的方法主要有分类分析和分割分析。分类分析主要方法包括：决策树、神经网络、区别分析、逻辑回归、概率回归；分割分析主要方法包括：k-平均值、人口统计分割、神经网络分割。

什么是信用评分模型

4，申请信用卡时的综合评估是指什么

收入多少和是否稳定，主要是确认有没有偿还能力。还有就是信用等级，确认是否能按时还款。

中国农业银行贷记卡信用评估评分标准：一、自然情况 300分 1 年龄总分90 16-20岁，30分； 21-25岁，40分； 26-30岁，50分； 31-35岁，70分； 36-40岁，80分； 41-45岁，90分； 46-50岁，60分； 51-55岁，50分； 56岁以上， 40分。 2 性别总分20 男性，10分；女性，20分。 3 文化程度总分90 研究生或以上，90分；大学本科（含双学历）， 60分；大学专科， 40分；高中中专及以下， 20分。 4 婚姻状况总分50 已婚有子女， 50分；已婚无子女，40分；未婚，30分；其他，20分。 5 供养人口总分50 0-1人，50分； 2-3人，40分； 4人，20分； 4人以上，10分。二、职业情况 500分 1 单位性质总分60 行政机关、事业单位、社会团体， 60分；企业，50分；个体工商户，40分；其他，30分。 2 行业类别总分100 公共管理与社会组织，100分；科教文卫，90分；金融电力电信，80分；邮政交通运输公用，70分；计算机服务和软件业，60分；体育娱乐，50分；工商业服务业贸易，40分；其他，30分。 3 职务总分80 （本人注：副厅局级认同为厅局级，下同）厅局级以上，80分；处级，70分；科级，60分；一般干部，50分；其他，40分；总经理级，80分；部门经理级，70分；职员，60分；其他，40分。 4 职称总分50 （本人注：副高级认同为高级，下同）高级职称及以上，50分；中级职称，40分；初级职称，30分；初级以下，20分。 5 现单位工作年限总分60 10年以上，60分； 6-10年，50分； 3-5年，40分； 3年以下，30分。 6 个人年收入总分150 10000元以上，50分； 10001-20000，60分； 20001-30000，70分； 30001-40000，80分； 40001-50000，90分； 50001-60000，100分； 60001-70000，110分； 70001-80000，120分； 80001-90000，130分； 90001-100000，140分； 100000以上，150分。三、家庭情况 200分 1 家庭人均年收入总分100 10000以下，10分； 10001-20000，20分； 20001-30000，30分； 30001-40000，40分； 40001-50000，50分； 50001-60000，60分； 60001-70000，70分； 70001-80000，80分； 80001-90000，90分； 90000 以上，100分。 2 住房总分100 有住房（无贷款），100分；有住房（有贷款），80分；父母同住，宿舍，60分；租房，40分；其他，20分。下面是大家关心的额度的问题了！！！！！卡种评分人民币信用额度外币信用额度普卡 510分 2000 200 600分 5000 500 700分 15000 1500 750分 20000 2000 金卡 760分 21000 2100 800分 25000 2500 900分 40000 4000 910分 41000 4100 1000分 50000 5000 a类客户 50000元 30000至50000元 20000至30000元 b类客户 30000至50000元 20000至30000元 10000至20000元 c类客户 20000至30000元 10000至20000元 6000至10000元 d类客户 10000至20000元 6000至10000元 3000至6000元 e类客户 6000至10000元 4000至6000元 2000至4000元 f类客户 4000至5000元 2000至4000元 2000元注1：①综合情况良好是指婚姻状况为已婚，年龄在25周岁以上、有自有住房，且住宅电话和手机齐全的；综合情况较差是指租房，工作年限短，年龄在22周岁以下的；综合情况一般是介于综合情况良好和较差之间的。 ②对于支行优质客户，支行在申请表和审批系统中有注明的，可以考虑另定额度，对于申请人员是员工配偶或亲戚的，可以上浮一个客户类别定额度，对于员工朋友的，可以按本级客户类别的最高档次定额度。