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前言1

1．信用评分的历史和哲学基础1

1.1 简介：什么是信用评分1

目录1

1.2 信用的历史2

1.3 信用评分的历史3

1.4 信用评分的哲学方法5

1.5 信用评分和数据挖掘8

2.1 简介10

2.2 评分前的信用评估10

2．信用评分实践10

2.3 信用评分如何嵌入放贷机构信用评估程序13

2.4 需要什么数据15

2.5 信用评分咨询机构的作用16

2.6 验证评分卡的有效性17

2.7 与信息系统的关系17

2.8 借款申请表18

2.9 征信局的作用18

2.10 人工修正和人工干预20

2.11 监测和跟踪21

2.12 与放贷机构产品组合的关系21

3.2 信贷随时间的变化23

3．经济周期和贷款及负债结构23

3.1 简介23

3.3 宏观经济问题26

3.3.1 现值26

3.3.2 对信贷需求的经济学分析27

3.3.3 信贷约束30

3.3.4 经验证据33

3.4 宏观经济问题34

3.4.1 简化的凯恩斯经济模型35

3.4.2 货币渠道38

3.4.3 信贷渠道39

3.4.4 经验证据44

3.5 违约行为46

4．建立信用评分卡的统计方法48

4.1 简介48

4.2 判别分析：决策论方法49

4.2.1 单变量正态情形53

4.2.2 协方差相等的多元正态情形54

4.2.3 协方差不等的多元正态情形55

4.3 判别分析：将两个组区分开55

4.4 判别分析：一种线性回归57

4.5 Logistic回归60

4.6 其他非线性回归方法62

4.7 分类树法（递归分割法）64

4.7.1 Kolmogorov-Smirnov统计量66

4.7.2 基本不纯度指数（Basic impurity index）i（v）67

4.7.3 Gini指数68

4.7.4 熵指数69

4.7.5 最大化半和平方70

4.8 最近邻方法72

4.9 多重判别73

5.1 简介75

5．建立信用评分卡的非统计学方法75

5.2 线性规划76

5.3 整数规划81

5.4 神经网络84

5.4.1 单层神经网络84

5.4.2 多层感知器86

5.4.3 反向传播算法88

5.4.4 网络结构91

5.4.5 分类及误差函数93

5.5 遗传算法94

5.5.1 基本原理95

5.5.2 图式97

5.6 专家系统101

5.7 各种方法的比较103

6．行为评分模型107

6.1 简介107

6.2 行为评分：分类方法107

6.3 基于分类方法的行为评分系统的变形及使用108

6.4 行为评分：传统马尔科夫链方法110

6.5 马尔科夫决策过程方法在行为评分中的应用115

6.6.1 估计平稳马尔科夫链的参数118

6.6.2 估计非平稳马尔科夫链的参数118

6.6 马尔科夫链模型的验证和变形118

6.6.3 检验p（i,j）是否取某个特殊值p0（i,j）119

6.6.4 检验pt（i,j）是否平稳120

6.6.5 检验过程是马尔科夫链121

6.6.6 “移动者—停留者”马尔科夫链模型122

6.7 行为评分：贝叶斯马尔科夫链方法123

7．度量评分卡的表现129

7.1 简介129

7.2 利用保留样本估计的错误率和2×2表130

7.3 小样本的交叉验证133

7.4 自助法和刀切法135

7.5 分离度的度量：马氏距离与K-S统计量136

7.6 ROC曲线和Gini系数138

7.7 比较评分卡的实际表现和预期表现：Delta方法141

8．评分卡开发中的一些实际问题146

8.1 简介146

8.2 样本的选择146

8.3 好客户和坏客户的定义149

8.4 可利用的特征变量151

8.5 征信局特征变量153

8.5.1 可获取的公共信息154

8.5.3 贷款机构共享的信息155

8.5.2 以前的查询155

8.5.4 汇总信息156

8.5.5 欺诈预警157

8.5.6 征信局增值信息157

8.6 子总体的确定159

8.7 特征变量的粗分组160

8.7.1 X2统计量161

8.7.2 信息统计量162

8.7.3 Somer的D和谐统计量164

8.7.4 极大似然单调粗分组方法168

8.8 选择特征变量170

8.9 拒绝推断173

8.9.2 外推174

8.9.1 定义为坏客户174

8.9.3 增补175

8.9.4 混合分布175

8.9.5 三向分组法176

8.10 人工修正及其对评分卡的影响177

8.11 设定临界点178

8.12 调整与校正182

9.1 简介185

9.2 评分卡的实施185

9．评分卡的实施及应用领域185

9.3 对评分卡进行监测187

9.4 对评分卡进行跟踪191

9.5 什么时候评分卡老化了？197

9.6 拥护者与挑战者200

10．评分在信贷其他领域的运用205

10.1 简介205

10.2 预先审核205

10.3 预先批准207

10.4 防范欺诈208

10.5 住房贷款评分209

10.6 小企业评分211

10.7 基于风险的定价212

10.8 授信扩展与交易授权213

10.9 债务偿还：催收评分和诉讼评分215

10.10 坏账准备金提取215

10.11 出口担保信用216

11．评分在其他领域的应用217

11.1 简介217

11.2 直销217

11.3 利润评分219

11.4 税务检查223

11.5 罚款与扶养费支付224

11.6 假释225

11.7 其他226

12．建立评分卡的新方法227

12.1 简介227

12.2 通用评分卡和小样本建模228

12.3 两种评分卡的结合：充分性和筛选230

12.4 分类法的组合234

12.5 间接信用评分237

12.6 图解模型和贝叶斯网络在信用评分中的应用238

12.7 生存分析在信用评分中的应用246

13.2.1 消费信贷253

13.2 信贷的使用253

13．国际差异253

13.1 简介253

13.2.2 信用卡256

13.3 征信局信用报告的国际差异257

13.3.1 美国257

13.3.2 其他国家258

13.4 对支付工具的选择259

13.5 评分卡的差异260

13.6 破产261

14.1 简介264

14．利润评分、基于风险的定价和证券化264

14.2 利润最大化的决策与基于违约的评分265

14.3 整体利润度量270

14.4 利润评分系统272

14.5 基于风险的定价275

14.6 证券化277

14.7 住房抵押贷款支持证券280

附录：1．词汇表282

2．人名翻译中英文对照表292

参考文献296

译后记308