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人群分层信用定价教学资料

共计 30 章节
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01
信用定价概述
信用风险定义 · 信用定价在金融中的作用 · 人群分层定价的基本逻辑
信用定价概述信用风险定义
02
信用评分基础
FICO评分原理 · 评分卡模型简介 · 评分与违约概率的关系
信用评分基础FICO
03
人群分层方法论
分层的目的 · 分层变量选择（收入 · 年龄
人群分层方法论分层的目的
04
数据采集与清洗
数据来源（银行 · 第三方征信） · 数据质量检查
数据采集清洗
05
探索性数据分析（EDA）
单变量分析 · 双变量分析 · 相关性矩阵
EDA探索性数据分析
06
特征工程基础
特征构造 · 特征选择（IV值 · 卡方检验）
特征工程基础特征构造
07
逻辑回归模型
逻辑回归原理 · 模型训练 · 模型评估（AUC
逻辑回归模型逻辑回归原理
08
决策树与随机森林
决策树原理 · 随机森林集成方法 · 在人群分层中的应用
决策树随机森林
09
XGBoost与LightGBM
梯度提升树原理 · XGBoost参数调优 · LightGBM在信用评分中的优势
XGBoostLightGBM
10
聚类算法（K-Means）
K-Means原理 · 肘部法则确定K值 · 基于聚类的人群分层
K-Means聚类算法
11
聚类算法（DBSCAN）
DBSCAN原理 · 密度聚类在异常人群识别中的应用
DBSCAN聚类算法
12
分层定价策略
风险定价公式 · 基于违约概率的利率设定 · 分层定价与利润最大化
分层定价策略风险定价公式
13
风险调整后收益（RAROC）
RAROC概念 · RAROC计算 · RAROC在定价决策中的应用
RAROC风险调整后收益
14
损失分布与预期损失
预期损失（EL）计算 · 非预期损失（UL） · 经济资本分配
损失分布预期损失
15
定价模型验证
回测方法 · 时间序列验证 · 跨群体稳定性测试
定价模型验证回测方法
16
监管合规与公平性
反歧视原则 · 公平借贷法案 · 模型可解释性要求
监管合规公平性
17
模型可解释性（SHAP/LIME）
SHAP值原理 · LIME局部解释 · 特征重要性可视化
SHAP/LIME模型可解释性
18
动态定价与实时调整
实时数据流处理 · 动态利率调整机制 · API接口设计
动态定价实时调整
19
客户生命周期定价
新客定价 · 存量客户调价 · 流失预警与挽留定价
客户生命周期定价新客定价
20
多产品交叉定价
信用卡 · 消费贷 · 房贷的差异化定价
多产品交叉定价信用卡
21
宏观经济因子调整
GDP · 失业率 · 通胀对违约率的影响
宏观经济因子调整GDP
22
信用评分卡开发流程
数据准备 · 变量分箱 · WOE编码
信用评分卡开发流…数据准备
23
评分卡刻度与分数映射
分数与违约概率的线性映射 · 分数阈值设定
评分卡刻度分数映射
24
人群分层案例（零售银行）
零售客户分层 · 基于交易行为的定价 · 案例实战
人群分层案例零售银行
25
人群分层案例（小微企业）
小微企业信用评估 · 经营数据分层 · 差异化利率
人群分层案例小微企业
26
人群分层案例（P2P平台）
P2P借贷分层 · 投资者风险偏好匹配 · 平台定价策略
P2P人群分层案例
27
模型部署与监控
模型上线流程 · 性能监控指标（PSI · 稳定性）
模型部署监控
28
信用定价系统架构
数据层 · 模型层 · 决策引擎层
信用定价系统架构数据层
29
未来趋势与挑战
替代数据（手机 · 社交） · 联邦学习
未来趋势挑战
30
课程总结与实战项目
综合案例：从数据到定价全流程 · 项目报告撰写 · 课程回顾
课程总结实战项目