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金融风险模型A B效果评估方法

共计 30 章节
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01
课程导论
A/B测试在金融风控中的重要性 · 模型评估的核心挑战 · 课程整体框架与学习目标
课程导论A/B
02
A/B测试基础概念
对照组与实验组 · 随机化原则 · 假设检验（原假设与备择假设）
A/B测试基础概念
03
金融模型评估指标概览
区分度指标（KS · AUC） · 校准度指标（Hosmer-Lemes…
金融模型评估指标…KS
04
A/B测试设计原则
样本量计算（功效分析） · 最小可检测效应（MDE） · 分流策略（随机/分层/桶）
A/B测试设计原则
05
模型A/B测试的统计框架
双样本比例检验 · 双样本均值检验（t检验） · Z检验在模型效果对比中的应用
A/B模型
06
KS统计量详解
KS的定义与计算 · KS在模型区分度评估中的意义 · KS的优缺点
KS统计量详解
07
AUC与ROC曲线
ROC曲线绘制原理 · AUC的统计含义 · AUC在A/B测试中的对比方法（De…
AUCROC
08
Gini系数与AUC的关系
Gini系数的计算 · Gini与AUC的数学转换 · 在模型对比中的使用场景
GiniAUC
09
校准曲线与Brier分数
校准曲线的绘制 · Brier分数的计算与分解 · 校准度在A/B测试中的对比
Brier校准曲线
10
Hosmer-Lemeshow检验
分组方法 · 卡方统计量计算 · 在模型校准度评估中的应用
Hosmer-Lemes…检验
11
群体稳定性指标（PSI）
PSI的计算公式 · PSI的分段标准 · 在模型监控与A/B对比中的角色
PSI群体稳定性指标
12
特征稳定性指标（CSI）
CSI的计算 · 特征分布偏移检测 · 与PSI的联合使用
CSI特征稳定性指标
13
A/B测试中的多重比较问题
Bonferroni校正 · FDR控制（Benjamini-Ho… · 在多个指标对比中的应用
A/B测试
14
置信区间与效应量
置信区间的计算（Bootstrap法 · 正态近似法） · Cohen's d效应量
置信区间效应量
15
Bootstrap方法在A/B测试中的应用
Bootstrap重采样原理 · Bootstrap置信区间 · Bootstrap假设检验
BootstrapA/B
16
贝叶斯A/B测试
贝叶斯框架简介 · 先验与后验分布 · 贝叶斯因子
A/B贝叶斯
17
时间序列A/B测试
时间窗口选择 · 季节性调整 · Newey-West标准误
A/B时间序列
18
分层分析与亚组分析
分层变量的选择 · 亚组分析中的多重比较问题 · 交互效应检验
分层分析亚组分析
19
A/B测试中的辛普森悖论
辛普森悖论的定义 · 在模型评估中的实例 · 如何通过分层避免误判
A/B测试
20
模型A/B测试的流程自动化
自动化框架设计（数据管道 · 统计计算 · 报告生成）
A/B模型
21
Python实现
KS与AUC计算 · sklearn.metrics.ro… · Delong检验实现
Python实现
22
Python实现
校准曲线与Brier分数 · sklearn.metrics.br…
Python实现
23
Python实现
PSI与CSI计算 · CSI逐特征计算 · 结果可视化
Python实现
24
Python实现
Bootstrap置信区间 · 计算AUC/KS的置信区间 · 可视化分布
Python实现
25
Python实现
贝叶斯A/B测试 · 后验分布可视化
Python实现
26
案例实战
信用评分卡A/B测试：场景描述 · 对照组与实验组设计 · 全流程评估（区分度+校准度+稳定性）
案例实战A/B
27
案例实战
反欺诈模型A/B测试 · 成本敏感评估 · PSI监控
案例实战A/B
28
案例实战
利率定价模型A/B测试 · t检验与Bootstrap · 业务收益分析
案例实战A/B
29
A/B测试的常见陷阱与最佳实践
数据泄露 · 样本重叠 · 多重比较滥用
A/B测试的常见陷阱
30
课程总结与进阶方向
核心知识点回顾 · 前沿方法（在线学习 · 多臂老虎机）
课程总结进阶方向