书籍作者:冯占鹏 | ISBN:9787111724803 |
书籍语言:简体中文 | 连载状态:全集 |
电子书格式:pdf,txt,epub,mobi,azw3 | 下载次数:5643 |
创建日期:2024-04-16 | 发布日期:2024-04-16 |
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第1章 风控策略与风控场景概述 / 1
1.1 风控策略的定义 / 1
1.2 策略和模型的区别与联系 / 2
1.3 策略全生命周期管理 / 3
1.3.1 策略开发 / 3
1.3.2 策略部署 / 5
1.3.3 策略监控 / 5
1.3.4 策略调优 / 5
1.3.5 如何做好策略全生命周期管理 / 6
1.4 贷前、 贷中、 贷后的划分及对应的风控场景 / 7
1.4.1 贷前、 贷中、 贷后的划分 / 7
1.4.2 贷前风控场景简介 / 8
1.4.3 贷中风控场景简介 / 10
1.4.4 贷后风控场景简介 / 12
1.5 本章小结 / 13
第2章 风控策略开发 / 14
2.1 策略类型划分 / 14
2.2 单维度策略开发 / 16
2.2.1 变量描述性统计分析和筛选 / 17
2.2.2 变量最优分箱 / 19
2.2.3 规则测算效果分析和筛选 / 24
2.2.4 规则泛化效果分析和筛选 / 26
2.2.5 待上线规则集合并泛化 / 30
2.2.6 基于 Python 自动生成标准化分析结果文档 / 30
2.2.7 案例实践: 授信审批场景单维度策略开发 / 36
2.3 决策树 / 48
2.3.1 决策树原理 / 48
2.3.2 决策树生成 / 49
2.3.3 基于 Python 生成决策树 / 51
2.3.4 基于 Python 进行决策树规则自动抽取和解析 / 58
2.4 基于 CART 模型进行多维度策略开发 / 61
2.4.1 构建多维度策略变量池 / 61
2.4.2 利用组合加随机数的方式批量生成决策树并进行规则抽取和解析 / 62
2.4.3 规则测算效果分析和筛选 / 63
2.4.4 规则泛化效果分析和筛选 / 63
2.4.5 待上线规则集合并泛化 / 64
2.4.6 案例实践: 授信审批场景多维度策略开发 / 64
2.5 策略自动化开发系统 / 88
2.6 策略评审 / 88
2.6.1 策略评审流程 / 88
2.6.2 档案管理 / 89
2.6.3 案例实践: 策略评审文档设计和撰写 / 89
2.7 本章小结 / 91
第3章 风控策略部署 / 92
3.1 策略部署流程 / 92
3.2 提交策略部署需求 / 92
3.2.1 策略部署轮次设计 / 93
3.2.2 标准化规则编码设计 / 94
3.3 策略部署 / 96
3.3.1 决策引擎系统简介 / 96
3.3.2 基于决策引擎进行策略部署 / 96
3.4 策略部署结果验证 / 97
3.4.1 测试验证 / 98
3.4.2 回溯比对 / 98
3.5 案例实践: 策略部署文档设计和撰写 / 98
3.6 本章小结 / 100
第4章 风控策略监控及调优 / 101
4.1 基于策略监控报表进行策略监控和调优 / 101
4.1.1 策略微观监控和调优 / 101
4.1.2 案例实践: 单维度策略效能监控和调优 / 105
4.1.3 策略宏观监控和调优 / 106
4.1.4 案例实践: 基于 Vintage 报表预测年化损失率 / 112
4.2 AB 测试和随机测试在策略监控和调优中的应用 / 116
4.2.1 AB 测试 / 117
4.2.2 AB 测试应用举例 / 117
4.2.3 随机测试 / 119
4.2.4 随机测试应用举例 / 119
4.3 基于 Swap Set 分析新旧策略更替的影响 / 121
4.3.1 Swap Set 简介 / 121
4.3.2 基于 Swap Set 评估新旧策略效能 / 122
4.3.3 Swap in 客群分析指标的近似估计 / 123
4.4 本章小结 / 123
第5章 贷前风控策略 / 124
5.1 贷前风控目标 / 124
5.2 贷前风控数据源 / 125
5.2.1 客户贷款时提供的数据 / 125
5.2.2 金融机构自身拥有的数据 / 126
5.2.3 征信数据 / 127
5.2.4 第三方数据 / 129
5.3 贷前风控模型体系和模型在策略中的应用 / 131
5.3.1 信用模型体系和模型在策略中的应用 / 133
5.3.2 反欺诈模型体系和模型在策略中的应用 / 136
5.3.3 如何在贷中应用贷前模型 / 137
5.4 贷前策略审批流程和统一额度管理 / 138
5.4.1 贷前策略审批流程 / 138
5.4.2 统一额度管理 / 139
5.5 预授信策略 / 140
5.6 授信审批策略 / 140
5.6.1 授信审批策略决策流 / 141
5.6.2 授信审批策略类型 / 144
5.6.3 授信审批策略的开发、 部署、 监控和调优 / 144
5.7 定额策略 / 145
5.7.1 定额策略的开发、 部署、 监控和调优 / 145
5.7.2 案例实践: 基于客户风险评级的定额策略 / 146
5.7.3 案例实践: 基于收入和负债的定额策略 / 148
5.8 定价策略 / 150
5.8.1 定价策略的开发、 部署、 监控和调优 / 150
5.8.2 案例实践: 实现利润最大化的定价策略 / 152
5.9 人工审核策略 / 154
5.10 本章小结 / 155
第6章 贷中风控策略与客户运营体系 / 156
6.1 贷中风控目标 / 156
6.2 贷中风控数据源 / 157
6.3 贷中模型体系和模型在策略中的应用 / 158
6.3.1 信用模型体系和模型在策略中的应用 / 159
6.3.2 反欺诈模型体系和模型在策略中的应用 / 159
6.3.3 运营模型体系和模型
Python金融风控策略实践 随着金融市场的不断发展和变化,风险管理已经成为金融领域中的一个至关重要的方面。金融机构和投资者需要有效的风险控制策略,以应对市场波动和不确定性。Python编程语言已经成为金融领域中的一项强大工具,它为开发和实施各种金融风控策略提供了灵活性和效率。本文将探讨Python在金融风控策略实践中的应用,并介绍一些实际案例。 ## Python在金融领域的优势 Python之所以在金融领域如此受欢迎,有几个重要的原因: ### 1. 简单易学 Python是一种容易学习和使用的编程语言,拥有清晰的语法和大量的开发库。这使得金融专业人士能够快速上手,构建复杂的风险模型和策略。 ### 2. 数据处理和分析能力 Python拥有丰富的数据处理和分析工具,如Pandas、NumPy和Matplotlib。这些库使得金融从业者能够轻松地处理和可视化大规模的金融数据,有助于更好地理解市场动态。 ### 3. 开放源代码社区 Python拥有庞大的开放源代码社区,金融专业人士可以从中获取大量的开源工具和库,用于风险建模、数据获取和算法交易等方面。 ### 4. 可扩展性 Python可以轻松与其他编程语言和金融软件集成,使得金融机构可以将Python融入其现有的技术栈中。 ## Python在金融风控中的应用 以下是一些Python在金融风控中的实际应用案例: ### 1. 风险模型开发 金融机构使用Python来构建各种风险模型,包括信用风险、市场风险和操作风险模型。这些模型基于历史数据和统计分析,有助于预测和度量潜在的风险。 ### 2. 投资组合优化 投资者可以使用Python来执行投资组合优化,以最大化收益并控制风险。通过使用Python的优化库,投资者可以自动化这一过程,并根据市场条件进行调整。 ### 3. 交易执行监控 Python可以用于监控交易执行的质量和效率。金融机构可以编写自定义的交易执行算法,以确保最佳执行并减少交易成本。 ### 4. 数据分析和可视化 金融从业者使用Python来分析和可视化市场数据,以识别趋势和模式。这有助于更好地理解市场动态,制定更有效的风险管理策略。 ## 案例研究:股票市场波动监控 假设一家投资公司希望监控其投资组合中的股票在市场波动期间的表现。他们可以使用Python编写一个监控程序,该程序将以下步骤: 1. 获取股票价格数据。 2. 计算每只股票的波动率。 3. 比较波动率与市场波动的历史数据。 4. 如果某只股票的波动率显著高于市场波动,触发风险警报。 这个简单的示例展示了Python如何用于监控和识别潜在风险,帮助投资者采取适当的措施。 总结 Python在金融风控策略实践中发挥了关键作用,其灵活性和强大的工具库使其成为金融专业人士的首选工具之一。通过使用Python,金融机构和投资者能够更好地管理风险、优化投资组合并做出更明智的金融决策。随着Python生态系统的不断发展,其在金融领域的应用前景将继续扩展。因此,掌握Python编程技能对于金融从业者来说变得愈发重要。
2023-09-02 11:10:38