具体描述
●部分背景设定
●第1章信用评分及其业务
●1.1什么是信用评分
●1.2在哪儿使用信用评分？
●1.2.1数据来源
●1.2.2信用风险管理周期
●1.2.3行为偏好
●1.3为什么要使用信用评分？
●1.3.1如何影响贷款机构？
●1.3.2对客户的影响
●1.4信用评分如何影响信用供给？
●1.5小结
●第2章信用微历史
●2.1信用的历史
●2.1.1古代历史
●2.1.2中世纪到19世纪
●2.1.320世纪
●2.2信用评分的历史
●2.2.1开拓时期
●部分目录
内容简介
信用评分这门学科从20世纪60年代初开始发展并逐渐得到广泛应用，本书系统介绍了信用评分的概念、术语和原理，以及信用评分和自动化信贷决策的流程，内容包括信用评分背景和意义、风险管理理论和应用、数学和统计方法、数据和信息来源、建模和开发过程、实施和使用、信用风险管理周期、监管体系和制度等，是商业银行和贷款机构半个多世纪以来在贷款技术和风险管理方面较为全面的经验总结，是信用评分领域的一部“百科全书”。本书对在校专业学生、建模开发人员、行业从业人员、专家研究人员、公司、政府监管者、政策制定者，特别是对进入和正在进入这个行业的公司，都有很强的指导意义。 (加)雷蒙·安德森(Raymond Anderson) 著；李志勇 译 雷蒙·安德森（Raymond Anderson），加拿大人，常住南非，获得工商管理学士和硕士单位。有30多年银行从业经验。从1996年开始参与信用评分系统开发，曾在渣打银行等多个跨国金融机构担任风硷模型部不错经理，参与过十多个国家的信贷工厂建设，在小额贷款、农村贷款，小微企业贷款等次级市场。边缘市场和新兴市场的信贷决策支持系统开发上有丰富的经验，擅长用各类编程语言建模和分析。李志勇，西南财经大学金融学院信用管理系副教授，英国爱丁堡大学商学院信用研究中心博士，Credit.Li创始人，致力于发展信用风险管理方法和信用评分建模技术培养风控人才和团队，专注研究消费金融和个人信用问等
用户评价
我一直对金融领域的各种工具和模型抱有浓厚的兴趣，而《信用评分工具》这个书名，立刻就抓住了我的眼球。在当前这个高度依赖信用的时代，理解并掌握信用评分的原理，对于个人和企业都至关重要。这本书给我的第一印象是，它可能不仅仅是介绍一个工具，而是会深入剖析这个工具的“大脑”，也就是它的算法和逻辑。我非常好奇，这些评分模型是如何在海量的数据中提取出有价值的信息，并进行量化分析的。我希望作者能够详细介绍不同类型的信用评分模型，例如逻辑回归、决策树、随机森林，甚至是更复杂的机器学习模型，并解释它们各自的优缺点以及适用场景。此外，我也想了解，在构建这些模型时，数据收集、特征工程、模型评估等关键步骤是如何进行的。更吸引我的是，如果书中能分享一些构建和优化信用评分模型的实际案例，那就太有价值了。比如，在面临数据稀疏、特征选择困难，或者模型解释性不足等常见挑战时，是如何通过创新的方法来解决的。我期待这本书能够提供一些理论深度，但同时又具备高度的实践指导意义，能够让对数据科学、金融工程有一定基础的读者，学到切实可行的方法和思路。它应该是一本能够激发我思考，并动手实践的书，而不是一本枯燥的教科书。
评分《信用评分工具》这个书名，唤醒了我内心深处对公平和公正的追求。我知道，信用评分在很大程度上影响着个人获得金融资源的机会，因此，我非常关注它是否能够真正做到客观和公正。我期望这本书能够深入探讨信用评分模型中的偏见问题，以及如何去识别和消除这些偏见。例如，某些人口统计学特征（如种族、性别、年龄）是否会被模型无意中“带入”，从而导致对某些群体的不公平对待？我希望书中能够介绍一些关于算法公平性（algorithmic fairness）的研究成果，以及在信用评分模型设计和应用中，有哪些措施可以确保其公平性。我同样关心，当信用评分出现错误时，个体应该如何申诉和纠正？我希望这本书能够提供一些关于如何查询信用报告、如何识别和处理报告中的错误信息，以及如何与信用机构进行有效沟通的实用指南。我希望这本书不仅能教会我如何“管理”我的信用，更能让我理解信用评分背后所蕴含的社会责任和伦理考量，让我能够更加审慎地看待和使用这个工具。
评分《信用评分工具》这个书名，让我联想到那些能够量化风险、辅助决策的数学模型。在经济学领域，风险评估是至关重要的一个环节，而信用评分无疑是其中非常具代表性的一种。我希望这本书能够深入探讨信用评分模型的设计哲学和构建逻辑。它或许会从风险管理的角度出发，解释信用评分是如何度量和预测违约风险的，以及这些风险度量是如何影响金融机构的信贷决策的。我期望书中能够介绍一些经典的信用风险模型，比如信用评分卡模型（credit scoring models）的设计过程，包括数据的选择、变量的筛选、权重的分配以及模型的验证。我更感兴趣的是，书中是否会讨论如何根据不同的业务场景和风险偏好，来定制和优化信用评分模型。比如，在面对不同的客户群体时，模型的设计是否需要有所差异？在不同的经济周期下，模型的参数是否需要进行调整？我希望这本书能够提供一些关于模型鲁棒性（robustness）和可解释性（interpretability）的讨论，因为在实际应用中，模型的稳定性和透明度同样至关重要。我期待这本书能够提供一些前瞻性的视角，探讨信用评分在未来金融风险管理中的发展趋势，以及可能面临的挑战和机遇。
评分我的书架上一直缺少一本关于信用评分的系统性读物，而《信用评分工具》的出现，恰好填补了这一空白。从书名来看，它似乎提供了一种深入理解和应用信用评分的途径。我期望这本书能够打破我对于信用评分的模糊认知，让我能够对其有一个清晰、全面的认识。我希望它能够从历史的角度，简要介绍信用评分的起源和发展，例如FICO Score的诞生以及它如何改变了信贷行业。同时，我也希望它能详细阐述当前主流的信用评分模型是如何运作的，它们基于哪些数据源，使用了哪些统计方法，以及如何将这些信息转化为一个具体的评分数字。我非常好奇，在构建这些评分模型时，是否存在一些行业通用的原则和最佳实践。我期望书中能够提供一些关于如何解读信用报告和信用评分的指导，帮助我理解报告中的各项指标代表着什么，以及如何根据评分结果来评估自己的信用状况。更重要的是，我希望这本书能够提供一些关于如何积极管理和提升信用评分的实用建议，例如，如何平衡不同类型的信用账户，如何处理逾期和不良记录，以及如何避免常见的信用陷阱。我希望这本书能够成为我提升金融素养，迈向更健康财务未来的垫脚石。
评分作为一名金融从业者，我对《信用评分工具》这个书名所蕴含的专业知识感到一种天然的亲近感。在日常工作中，信用评分几乎贯穿了信贷审批、风险管理、反欺诈等各个环节。我深知一个高效、准确的信用评分系统，对于控制信贷风险、提升业务效率、优化客户体验至关重要。因此，我非常期待这本书能够提供一些行业前沿的见解和方法。我希望书中不仅会涵盖传统的信用评分模型，例如FICO Score和Equifax Score的演变和发展，更会深入探讨当前金融科技领域中涌现出的新型评分技术，例如基于人工智能和大数据分析的动态信用评分、社交信用评分，甚至是利用非传统数据（如电商行为、社交媒体信息）进行评分的方法。我非常好奇，这些新型技术是如何克服传统评分模型的局限性，如何处理海量、异构的数据，以及它们在实际应用中带来了哪些挑战和机遇。我期望书中能够提供一些关于模型验证、监管合规、以及模型公平性等方面的深入讨论，因为这些都是我们在实际操作中面临的重要课题。此外，如果书中能够分享一些关于模型部署、迭代更新和持续优化的最佳实践，以及如何利用这些工具来赋能金融创新，那就更完美了。我期待这本书能够成为一本能够引领我思考行业发展方向，并为我提供解决实际业务难题的宝贵参考。
评分作为一名对个人财务规划和风险管理充满热情的人，《信用评分工具》这个书名直接击中了我的痛点。我深知一个良好的信用评分，是实现财务自由和人生规划的基石。我常常在思考，我的信用评分到底是怎么计算出来的？哪些行为是“加分项”，哪些又是“减分项”？这本书，我希望它能像一位循循善诱的导师，为我详细解析信用评分的方方面面。我期待它能详细解释，构成信用评分的关键因素，比如还款记录、信用卡的利用率、信用账户的长度、新账户的申请频率等等，并且说明它们各自的权重是如何分配的。我希望它能给出明确的指导，告诉我如何通过日常的消费和金融活动，来积极地提升我的信用评分。我特别希望能看到一些“避坑指南”，告诉我在生活中需要注意哪些细节，避免哪些常见的错误，从而不至于因为无知而损害自己的信用。我希望这本书能够提供一些具体的、可操作的建议，比如，如何合理地使用信用卡，如何管理债务，如何应对信用报告中的错误信息等等。我希望读完这本书，我不仅能理解信用评分的“是什么”，更能掌握信用评分的“怎么做”，从而能够主动地、科学地管理自己的信用，为自己的人生争取更多的可能。
评分这本书的书名是《信用评分工具》，吸引了我浓厚的兴趣。作为一名普通读者，我一直对信用评分这个概念感到既熟悉又陌生。我们日常生活中经常听到“信用分”、“信用报告”，知道它会影响贷款、信用卡申请，甚至租房和求职，但对于它到底是如何运作的，有哪些细致的算法和考量因素，我却知之甚少。这本书的出现，就像是为我揭开了一层神秘的面纱，让我有机会深入了解这个与我们息息相关的金融工具。我期待这本书能用通俗易懂的语言，深入浅出地讲解信用评分的原理，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的技术层面。我希望它能够解释清楚，为什么在不同的金融机构，相同的个人可能会有不同的信用评分；它还能帮助我理解，哪些行为会对我的信用评分产生正面或负面的影响，以及如何通过积极的行为来改善和维护我的信用。更重要的是，我希望这本书能够提供一些切实可行的方法和建议，指导我如何更好地管理自己的信用，从而在未来的金融活动中占据更有利的位置。我迫切地想知道，是否存在一些“秘密武器”或者“高级技巧”，能够帮助我超越一般的信用管理，达到更高的水准。这本书的封面设计也很有吸引力，简洁而专业，给人一种值得信赖的感觉。我希望这本书的内容能够与其外观一样，既有深度又不失实用性，成为我学习信用评分知识的宝贵参考。我会在阅读过程中，不断地将书中的理论与我自身的经历进行对比，思考如何将学到的知识应用到实际生活中。
评分作为一名对数据分析和量化模型有着浓厚兴趣的读者，《信用评分工具》这个书名，自然而然地引起了我的关注。我一直认为，能够将复杂的现实世界问题转化为可量化的模型，并从中提取有价值的洞察，是一项非常迷人的技能。我希望这本书能够深入浅出地讲解信用评分模型的设计和构建过程，而不仅仅是停留在概念层面。我期望书中能够详细介绍，在实际构建信用评分模型时，数据是如何被收集、清洗和转换的。特征工程（feature engineering）在这个过程中扮演着什么样的角色？如何从原始数据中提取出对预测违约风险最有用的信息？我同样希望书中能够探讨模型评估的度量标准，比如，准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数（F1-score）以及ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）等，并且解释它们各自的含义和适用场景。我期待书中能够提供一些具体的案例，展示如何利用这些评估指标来选择最优模型，并如何进行模型的诊断和优化。这本书应该是一本能够教会我如何“构建”和“评估”信用评分工具的书，而不仅仅是“使用”它。
评分《信用评分工具》这个书名，让我产生了一种想要深入了解金融科技（FinTech）领域最新发展趋势的联想。在如今这个数据驱动的时代，信用评分的应用已经远远超出了传统的银行信贷领域，渗透到 P2P 借贷、消费金融、甚至是一些共享经济平台。我非常好奇，这本书是否会介绍一些利用人工智能和机器学习技术来构建信用评分模型的方法，比如，如何利用深度学习来从非结构化数据中提取信用信号，如何使用自然语言处理技术来分析文本信息，以及如何构建更具预测能力的动态信用评分模型。我期望书中能够提供一些关于大数据在信用评分中的应用的案例研究，例如，如何利用电商平台的交易数据、社交媒体的行为数据、甚至是一些生活服务类App的使用数据来构建更为精准的信用评估体系。同时，我也希望书中能够探讨这些新型信用评分技术所带来的伦理和社会问题，比如数据隐私、算法偏见以及对弱势群体的潜在影响。我希望这本书能够提供一些前沿的视角，帮助我理解信用评分技术如何推动金融普惠，以及它在未来可能扮演的角色。
评分《信用评分工具》这个书名，让我想到了那些在经济学和统计学领域中，用来量化和预测个体或群体经济行为的各种模型。我一直对如何用数据来理解和预测人的行为感到着迷，而信用评分无疑是其中一个非常具体的应用。我希望这本书能够深入探讨信用评分模型背后的数学原理和统计方法，比如，在构建逻辑回归模型时，是如何选择因变量和自变量，如何解释回归系数的含义，以及如何进行模型拟合和诊断。我同样对一些更复杂的模型感兴趣，比如，决策树是如何进行特征划分和剪枝的，随机森林又是如何通过集成学习来提高预测准确性的。我期望书中能够提供清晰的数学推导过程，并且用图表和实例来辅助理解，让那些对数理统计有一定基础的读者，能够更深入地掌握这些模型。更重要的是，我希望书中能够讨论如何利用统计学的方法来评估模型的性能，例如，AUC、Gini系数、KS值等指标是如何计算和解读的，以及如何根据不同的业务需求来选择合适的评估指标。我希望这本书不仅仅停留在模型介绍的层面，更能教会我如何批判性地审视信用评分模型，理解其内在的假设和局限性，以及如何在实际应用中进行模型的选择、优化和验证。
评分内容不错
评分发货慢，商品有折痕，不知道快递导致还是配送之前就这样
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