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贷后预警实验评估方法总结

共计 30 章节
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01
贷后预警概述
贷后预警的定义 · 重要性 · 在信贷风险管理中的角色
贷后预警概述贷后预警的定义
02
预警指标体系设计
指标选取原则 · 常见预警指标分类（财务 · 行为
预警指标体系设计指标选取原则
03
数据采集与预处理
数据源类型 · 数据清洗 · 缺失值处理
数据采集预处理
04
特征工程方法
特征构造 · 特征选择 · 特征缩放
特征工程方法特征构造
05
传统统计评估方法
Z-score模型 · Logistic回归 · 判别分析在预警中的应用
传统统计评估方法Z-score
06
机器学习评估方法
决策树 · 随机森林 · 支持向量机
机器学习评估方法决策树
07
深度学习评估方法
神经网络 · LSTM · Transformer在时序预警中的…
深度学习评估方法神经网络
08
模型训练与验证
训练集/验证集/测试集划分 · 交叉验证 · 超参数调优
模型训练验证
09
模型评估指标（分类）
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估指标分类
10
模型评估指标（回归）
MAE · MSE · RMSE
模型评估指标回归
11
混淆矩阵与阈值优化
混淆矩阵解读 · 最佳阈值选择方法（Youden指数 · 成本最小化）
混淆矩阵阈值优化
12
KS值与洛伦兹曲线
KS统计量计算 · 洛伦兹曲线绘制 · 模型区分能力评估
KS洛伦兹曲线
13
PSI与模型稳定性
群体稳定性指标（PSI）计算 · 特征稳定性监测 · 模型衰退预警
PSI模型稳定性
14
时间序列交叉验证
滚动窗口验证 · 扩展窗口验证 · 时间序列数据泄露防范
时间序列交叉验证滚动窗口验证
15
生存分析方法
Kaplan-Meier曲线 · Cox比例风险模型在贷后预警中的应用
生存分析方法Kaplan-Meier
16
评分卡构建方法
评分卡原理 · WOE编码 · IV值计算
评分卡构建方法评分卡原理
17
集成学习与模型融合
Bagging · Boosting · Stacking
集成学习模型融合
18
异常检测方法
孤立森林 · LOF · Autoencoder在欺诈预警中的…
异常检测方法孤立森林
19
因果推断与预警
双重差分 · 工具变量 · 倾向得分匹配在预警效果评估中的应用
因果推断预警
20
A/B测试与实验设计
对照组设置 · 随机化方法 · 样本量计算
A/B测试
21
多模型对比评估
模型排名方法 · Friedman检验 · Nemenyi后续检验
多模型对比评估模型排名方法
22
模型可解释性
SHAP值 · LIME · 特征重要性
模型可解释性SHAP
23
预警阈值动态调整
基于经济周期的阈值调整 · 基于客户分层的阈值策略
预警阈值动态调整基于经济周期的阈…
24
预警时效性评估
提前预警天数 · 预警信号延迟分析 · 预警响应时间
预警时效性评估提前预警天数
25
预警误报与漏报分析
误报率 · 漏报率 · 成本效益分析
预警误报漏报分析
26
预警系统压力测试
极端场景模拟 · 历史回测 · 蒙特卡洛模拟
预警系统压力测试极端场景模拟
27
预警结果可视化
热力图 · 折线图 · 柱状图
预警结果可视化热力图
28
预警实验报告撰写
报告结构 · 关键指标呈现 · 结论与建议
预警实验报告撰写报告结构
29
监管合规与审计
巴塞尔协议要求 · 模型验证规范 · 审计轨迹记录
监管合规审计
30
前沿趋势与未来方向
联邦学习 · 图神经网络 · 大模型在贷后预警中的应用展望
前沿趋势未来方向