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第1章 评分卡的开发过程1

1.1 标准评分卡1

1.2 评分卡开发流程5

1.3 问题准备6

1.4 数据获取与整合6

1.5 EDA与数据描述7

1.6 数据准备7

1.7 变量选择8

1.8 模型开发9

1.9 模型验证9

1.10 评分卡创建和刻度10

1.11 评分卡实施10

1.12 拒绝演绎10

1.13 监测和报告11

1.14 关于SAS代码的注意事项11

第2章 数据获取和整合15

2.1 引言15

2.2 变量类型15

2.3 建模（数据挖掘）视图16

2.4 数据来源18

2.5 建模和实施窗口19

2.6 数据校准19

2.7 数据合并21

2.8 数据整合26

2.9 完整性检验29

第3章 EDA和数据描述32

3.1 引言32

3.2 单变量统计量33

3.3 变量分布36

3.4 特征分析38

3.5 列联表40

3.6 极端值的识别43

第4章 预测力指标51

4.1 引言51

4.2 符号53

4.3 皮尔森相关系数57

4.4 斯皮尔曼相关系数60

4.5 皮尔森卡方统计量62

4.6 似然比检验统计量65

4.7 概率比67

4.8 F检验73

4.9 基尼方差74

4.10 熵方差79

4.11 信息值81

4.12 变量选择的自动化83

第5章 数据准备90

5.1 引言90

5.2 降低基数91

5.3 连续变量的分段96

5.4 抽样和权重计算99

第6章 信用卡样本数据集106

6.1 引言106

6.2 数据字典106

第7章 logistic回归109

7.1 引言109

7.2 基本公式109

7.3 似然方程113

7.4 信息矩阵116

7.5 参数估计118

7.6 模型拟合统计量121

7.7 Hosmer-Lemeshow检验124

7.8 全局零假设的检验126

7.9 分数统计量128

7.10 模型参数的解释128

7.11 概率比的置信区间130

7.12 先验概率和权重131

第8章 粗分类和WOE132

8.1 引言132

8.2 WOE的定义132

8.3 WOE的含义134

8.4 证据权重与标准评分卡136

8.5 SAS实现138

8.6 连续变量的WOE139

第9章 变量选择的方法145

9.1 引言145

9.2 选择方法概述145

9.3 逐步变量选择149

9.4 强制变量进入模型154

9.5 控制变量选择顺序156

9.6 logistic回归的结果157

第10章 模型评估160

10.1 引言160

10.2 验证和混合矩阵161

10.3 提升图和洛伦兹曲线166

10.4 基尼系数170

10.5 K-S曲线和统计量173

10.6 ROC曲线和c-统计量175

10.7 整体模型评估179

第11章 评分卡刻度和实施181

11.1 标准格式181

11.2 评分卡刻度182

11.3 分值分配184

11.4 SAS实施187

11.5 设定临界值水平195

第12章 监测和报告198

12.1 报告的目的198

12.2 稳定性报告199

12.3 评分卡要素分析202

第13章 拒绝演绎204

13.1 定义和理由204

13.2 拒绝演绎的方法205

13.3 简单赋值法206

13.4 强化法208

13.5 拒绝演绎的应用215

参考文献216

附录218