信用评分模型在(化妆品)客户挖掘中的应用研究_
基于rfm分析的银行信用卡客户的行为评分模型应用自组织映射神经网络som和apriori方法
Ｘｐ＝（ｘｐｌ，ｘｐ２，．．．，ｘｐｉ，．．．，ｘｐｎ）７ 每个输出神经元的输出值记为撕，ｊ＝１，２，．．．，ｍ。与莉个输
之前的大部分研究都是以建立准确的信用或行为的评分模型以及如何利用各种统计 方法来提高分类模型的准确度为焦点。然而，因为银行数据库的多维性，它包含有大量 的月账户记录和日交易记录，即使有了高准确度的评分模型，也会经常出现一些错误的 分类模式。
本文引入了数据挖掘的方法，建立一个基于ＲＦＭ分析的数据挖掘的行为评分模型 来分析银行信用卡客户的行为，这一模型包括了对现实中的数据集进行数据处理和准备、 进行评分和客户轮廓刻画，建立的这个标准模型具有很大的实用性。两阶段的行为评分 模型的框架也是验证了实际申请中评分分析过程中数据挖掘的有效性。
由于原始数据库存在如下问题：数据不完整，存在大量的空缺值；含噪声数据，存 在大量冗余和噪声数据；数据不一致，原始数据取自各实际应用系统，而各应用系统的 数据缺乏统一标准，数据结构也有较大差异；不同的数据挖掘算法对数据有相应的要求， 因此在挖掘之前需要对原始数据进行大量的预处理工作，以减少挖掘过程中的故障，提 高数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
Ｔｈｅ Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ Ｓｃｏｒｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｃｒｅｄｉｔ Ｃａｒｄ Ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｉｎ ａ Ｂａｎｋ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＲＦＭ
…一ｔｈｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＳＯＭ ａｎｄ Ａｐｒｉｏｒｉ ．
Ｌｉａｎｇ Ｃｈａｎｇｙｏｎｇ Ｚｈａｏ Ｙａｎｘｉａ
信用评级研究与评价模型构建
信用评级研究与评价模型构建近年来，信用评级成为了广受关注的话题。
作为一种衡量个人、企业、机构等信用风险的工具，信用评级在市场经济中扮演着重要的角色。
本文将从信用评级的定义、研究、评价模型构建等多个方面阐述信用评级的相关知识和实践经验。
一、信用评级的定义及意义信用评级，简称“信评”，是指对借款人信用状况和偿还能力进行评估、预估、预测、预警和提示的一种评估工具。
它通常用信用等级或者信用分数来表示一个借款人的信用状况。
对借款人的信用评级可以帮助贷款方更加准确和科学地评估借款人的风险，从而制定相应的准入条件，以便更好地保障自己的资产质量和盈利水平。
同时，对于借款人来说，通过提高自己的信用评级，可以降低贷款融资的成本和获得更多的资金支持。
二、信用评级的研究信用评级的研究可以从多个方面展开，如历史数据的回顾性研究、行业和企业经济情况的分析、现代技术的应用等。
通常来说，信用评级的研究可以分为以下几个方面：1. 历史数据的回顾性研究信用评级研究的第一步就是回顾历史数据，以了解和分析过去借款人的还款表现，以此为判断未来信用风险提供参考。
这些数据可以包括借款人的还款情况、背景信息、经济情况、行业性质、市场前景等。
通过对过去数据的系统分析和建模，可以为未来借款人贷款评级提供科学和合理的依据。
2. 经济数据和行业分析在评估借款人的信用状况时，除了回顾过去的还款表现以外，还应该对借款人所处的行业和整个经济环境进行分析。
这可以包括行业的规模、发展趋势、市场竞争情况、政策影响等多方面因素。
只有了解行业的内外部环境，才能更准确地判断借款人的信用状况和未来还款能力。
3. 现代技术的应用随着现代技术的不断发展，信用评级的研究和应用也变得更加智能和高效。
例如，通过人工智能和机器学习技术，可以对历史数据和经济分析进行更加精准的建模和预测，以提高信用评级的准确性和预测能力。
另外，通过人脸识别、云计算、大数据等技术手段，可以对借款人的行为和信息进行动态监控和定期跟踪，以预警借款人的异常情况和风险。
基于大数据的银行客户信用评估模型研究
基于大数据的银行客户信用评估模型研究第一章：绪论随着科技的发展和社会经济的进步，金融行业也发生了翻天覆地的变化。
其中，客户信用评估模型被广泛应用于银行风险管理系统中。
该系统利用大数据和人工智能技术，对客户的信用进行量化评估，从而实现风险的控制和管控。
本文旨在研究基于大数据的银行客户信用评估模型，为银行风险管理提供参考。
第二章：研究现状客户信用评估模型是银行风险管理体系的核心，也是当前金融行业的研究热点。
目前，国内外学者采用不同的方法构建客户信用评估模型，主要包括传统的数据挖掘技术、人工智能技术和机器学习技术。
其中，机器学习技术是目前应用最广泛的方法，包括支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯、决策树等。
第三章：研究内容本文基于大数据技术，构建客户信用评估模型，主要内容包括以下三方面：1. 数据预处理。
通过数据清洗、缺失值处理、重复值处理、异常值处理等方法，提高数据质量和准确性。
2. 特征选择。
采用特征选择算法，从海量数据中筛选出与客户信用相关性更高的特征，提高模型的预测精度。
3. 模型构建。
选取多种机器学习模型比较和优化，构建客户信用评估模型。
通过对比不同算法的精度和效率，确定最优算法，并将其应用于实际项目中。
第四章：研究方法在该模型构建过程中，我们采用了以下方法：1. 数据收集：通过银行内部系统、第三方数据、互联网数据等多渠道收集客户信息。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、处理、对齐、加工等工作，提高数据质量和准确性。
3. 特征工程：在数据预处理的基础上，选取适当的特征，采用多种特征选取算法确定有意义的特征。
4. 模型构建：选取SVM、决策树、朴素贝叶斯等多种机器学习算法，比较并确定最优算法。
5. 验证和评估：对构建好的客户信用评估模型进行评估和验证，测试模型的预测精度和效率。
6. 风险控制：将应用于实际风险管理系统，使模型能够在实际环境中不断学习和优化，实现风险的控制和管控。
第五章：实验结果通过模型的构建和优化，我们比较了SVM、决策树、朴素贝叶斯等多种算法的精度和效率。
银行客户信用评估模型研究
银行客户信用评估模型研究一、背景随着金融市场的逐步开放和金融竞争的日益加剧，银行业对于风险的控制和管理越来越重要。
而客户信用评估是银行业中风险管理的重要环节，对于准确评估客户信用等级、制定合理的授信方案和风险防范措施有着至关重要的作用。
客户信用评估模型是建立在客户信用评估的基础上的，其本质是通过客户的历史数据和行为信息，来预测客户在未来的还款能力和信用风险程度。
因此，对于银行来说，建立一个准确可靠的客户信用评估模型显得尤为重要。
二、银行客户信用评估模型研究内容银行的客户信用评估模型研究包含以下几个部分。
1. 数据的整理和清洗银行评估客户信用时会依据客户的资料和行为记录，如个人资产状况、工作信息、信用记录等。
这些数据往往是分散在不同的系统和部门甚至不同的地方，需要银行将其整理并进行清洗，确保数据的准确性和一致性。
此外，银行还需要处理一些缺失数据，例如缺少个别用户的职业信息等。
2. 建立模型变量在整理和清洗完数据之后，银行需要将其存入数据库，并通过相关软件对数据进行处理和分析，筛选出最具有代表性的模型变量。
在筛选时需要满足以下要求：变量之间不能存在过高的相关性；每个变量必须足够具有区分度。
3. 模型建立模型建立是银行客户信用评估模型研究中的重要环节。
在建立模型时，首先需要确定模型类型，例如逻辑回归模型、决策树模型等；接着需要根据模型变量进行模型参数的计算和优化；最后通过样本数据的回归分析来确定模型的形式。
4. 模型验证模型的验证是为了确保所建立的模型具有良好的鲁棒性和预测精度。
银行的模型验证主要包括数据的划分、模型的拟合、模型的评估三个部分。
在数据划分时需要将数据分为训练集和测试集，以免过拟合；模型的拟合是指模型的参数能否正确地拟合数据，可以通过统计分析法来进行验证；模型的评估是指通过模型验证指标，如AUC和KS等来评价模型的拟合效果。
5. 模型应用模型应用是银行客户信用评估模型研究中的最后一个步骤。
FICO信用评分模型解析
FICO信用评分模型解析美国的个人信用评分模型，主要是Fair Isaac Company 推出的，FICO信用分也由此得名。
一般来讲，美国人经常谈到的你的得分，通常指的是你目前的FICO信用分。
美国的个人信用评分模型，主要是Fair Isaac Company 推出的，FICO信用分也由此得名。
一般来讲，美国人经常谈到的你的得分，通常指的是你目前的FICO信用分。
而实际上，Fair Isaac公司开发了三种不同的FICO 评分模型，三种评分模型分别由美国的三大信用管理局使用，评分模型的名称也不同。
FICO 评分模型得出的信用分数范围在300-850分之间。
分数越高，说明客户的信用风险越小。
但是分数本身并不能说明一个客户是好还是坏，贷款方通常会将分数作为参考，来进行贷款决策。
每个贷款方都会有自己的贷款策略和标准，并且每种产品都会有自己的风险水平，从而决定了可以接受的信用分数水平。
一般地说，如果借款人的信用评分达到680分以上，贷款方就可以认为借款人的信用卓著，可以毫不迟疑地同意发放款。
如果借款人的信用评分低于620分，贷款方或者要求借款人增加担保，或者干脆寻找各种理由拒绝贷款。
如果借款人的信用评分介于620-680分之间，贷款方就要作进一步的调查核实，采用其它的信用分析工具，作个案处理。
FICO 评分模型中所关注的主要因素有五类, 分别是客户的信用偿还历史、信用账户数、使用信用的年限、正在使用的信用类型、新开立的信用账户。
评分权重占比如下：(一) 偿还历史影响FICO得分的最重要的因素是客户的信用偿还历史, 大约占总影响因素的35%。
支付历史主要显示客户的历史偿还情况, 以帮助贷款方了解该客户是否存在历史的逾期还款记录, 主要包括:( 1) 各种信用账户的还款记录, 包括信用卡( 例如: Visa、MasterCard、AmericanExpress、Discover) 、零售账户(直接从商户获得的信用) 、分期偿还贷款、金融公司账户、抵押贷款。
个人信用评分模型的研究与应用
个人信用评分模型的研究与应用随着社会的发展和个人经济活动的增加，人们日常的经济交易不仅涉及到现金交易、消费金融、准贷记卡业务等，还涵盖了银行贷款、信用卡申请、房屋租赁、人力招聘等多个领域。
而在这些经济交易背后，不可或缺的便是一个人的信用记录。
有一个良好的信用记录对个人的价值来说意义重大，可以帮助个人获得更多的信贷资金、更加便捷的金融服务、更加优惠的租赁条件等。
而对于机构来说，也可以帮助机构管理和控制风险，有效减少逾期和严重坏账的风险。
为此，信用评分模型也成为了金融借贷业务的重要工具之一。
一、信用评分模型的定义信用评分模型是建立在个人信用历史信息已知的基础上，通过对借款人征信记录、还款能力、资产负债率等数据进行综合考量，给出一个可量化的信用评级等级，并计算出一个信用分数的模型。
这个评级等级和信用分数可以作为银行、消费金融等机构在决定是否给借款人提供贷款、信用卡等服务时的重要依据。
一般来说，信用评分模型是根据历史数据、经验法则、统计分析等方法得到的，其中最重要的是历史数据。
历史数据包括了各类借款人的征信记录、还款能力、资产负债率等信息。
通过对这些信息的分析和归纳，银行和机构可以建立一个预测模型，对可能出现的借款人进行评分和预测。
二、建立信用评分模型的方法信用评分模型的建立通常可以分为两个阶段：模型训练和模型预测。
在模型训练阶段，需要准备大量的历史数据和相应的标签（即借款人的违约状态），通过数据处理和特征选取，得到一个训练集。
在训练集中选出 n 个变量作为模型的输入，然后通过常规的统计算法、机器学习算法或深度学习算法等方法，建立并训练一个信用评分模型。
这个信用评分模型在训练好之后，就可以用来对未知的用户进行预测。
在模型预测阶段，当有一个新的借款人进来时，银行或机构可以通过模型预测这个借款人是否会违约，从而决定是否愿意提供借款。
这种方法已经被广泛地运用到了各个金融领域中。
三、个人信用评分模型的应用在金融领域，信用评分模型是如此重要，尤其是对借贷行业。
信用评分模型
信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。
目前，应用最广泛的信用评分模型有：②其次，根据历史数据进行回归分析，得出各相关因素的权重以体现其对这一类借款人违约的影响程度；③最后，将属于此类别的潜在借款人的相关因素数值代入函数关系式计算出一个数值，根据该数值的大小征量潜在借款人的信用风险水平，给予借款人相应评级并决定货款与否。
20世纪80年代以来，受债务危机的影响，各国银行普遍重视对信用风险的管理和防范，新一代金融工程专家利用工程化的思维和数学建模技术，在传统信用风险度量的基础上提出了一系列成功的信用风险量化模型。
（1）神经网络分析法。
神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。
神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，无须分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。
该方法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。
（2）衍生工具信用风险的度量方法。
20世纪80年代以来，作为一种有效的避险工具，衍生工具因其在金融、投资、套期保值和利率行为中的巨大作用而获得了飞速发展。
然而，这些旨在规避市场风险应运而生的衍生工具又蕴藏着新的信用风险。
研究者相继提出许多方法来度量衍生工具的信用风险，最具代表性的有下列三种：一是风险敞口等值法，这种方法是以估测信用风险敞口价值为目标，考虑了衍生工具的内在价值和时间价值，并以特殊方法处理的风险系数建立了一系列REE计算模型。
二是模拟法，这种计算机集约型的统计方法采用蒙特卡罗模拟过程，模拟影响衍生工具价值的关键随机变量的可能路径和交易过程中各时间点或到期时的衍生工具价值，最终经过反复计算得出一个均值。
信用评分模型在消费信贷中的应用
四、信用评分模型在信用卡生命周期管理中的应用
④ 重新定价：信用卡在开户时，通过用户契约规定了循 环信贷利率、年费、迟付费、现金提取费、超额透支 费等。
⑤ 激活/挽留：制定适当的策略，提供适当的激励来激活 睡眠卡，提高使用率，并巩固优质客户的忠诚度，避 免或减少客户流失，是账户管理的重要决策领域
核心的信用分析 2. 以预测模型(predictive modeling)为核心的
信用评分模型 3. 以决策模型(decision modeling)为核心的
信用评分模型
3
二、信用评分模型的种类
1. 按照模型所预测的未来表现结果划分 ① 风险评分模型 ② 收益评分模型 ③ 流失倾向评分模型 ④ 市场反应评分模型 ⑤ 转帐倾向评分模型 ⑥ 循环信贷倾向评分模型 ⑦ 欺诈评分模型
② 客户层次评分模型： 其预测性信息和/或表现性信息来自客户层 次，该客户可能在同一银行内部拥有多个 产品和账户，如储蓄账户、汽车贷款账户、 住房贷款账户、信用卡账户等，各个产品 的相关数据被综合起来作为模型的信息来 源。
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二、信用评分模型的种类
③ 消费者层次评分模型： 预测性信息和/或表现性信息来自消费者层 次，反映了消费者全面的资信信息，不管 是哪个产品，也不管是哪个银行，一般来 说这是指信用局评分模型，即上述通用化 评分模型的一种
① 提高/降低信用额度：根据信用卡账户的行为特征动 态地调整信用额度。
② 超额透支授信：每个信用卡账户都有一定的信用额度， 如果未清偿欠款余额加上本次刷卡消费额超过了信用 额度，则构成了超额透支。
③ 反欺诈：对于欺诈风险很高的刷卡行为，信用卡公司 可以拒绝授信或要求核对持卡人身份信息，从而在一 定程度上避免或减少欺诈损失。
信用评估模型研究及应用
信用评估模型研究及应用随着社会经济的不断发展，信用评估模型成为各个领域关注的焦点。
从银行信贷业务到电商平台，从金融风险控制到个人征信服务，信用评估模型的重要性和广泛适用性已经成为众所周知的事实。
在这篇文章中，我们将探讨信用评估模型的相关问题，包括其定义、分类、影响因素、发展现状以及应用前景等。
一、信用评估模型定义及分类信用评估模型是指根据一定的规则和方法，对某个实体的信用状况进行测评和判断，以便对其信用风险进行量化分析和控制的一种工具。
其范围包括个人信用评价、企业信用评估、金融服务信用评估和电商平台信用评估等。
常见的信用评估模型包括：1.传统评分卡模型（Scorecard Model）传统评分卡模型是银行信贷风险控制中最常见的一种模型，其主要通过各种评分卡，对借款人的基本信息、资产负债状况、收入来源、工作经验和信用历史等指标进行分析，最终得出信用评分并进行分类。
2.机器学习模型（Machine Learning Model）机器学习模型是一种比传统评分卡模型更加灵活和精细的信用评估方法。
它通过大数据分析和算法优化，对借款人的个人信息、财务信息、信用历史等多维度指标进行综合评估，并从中挖掘出影响客户信用状况的关键因素。
3.组合评估模型（Combined Model）组合评估模型是一种结合传统评分卡模型和机器学习模型的综合方法。
它分别利用传统评分卡和机器学习模型对客户进行评估，并将两者的评估结果进行加权综合，得出一个更加综合全面的客户信用评级。
二、信用评估模型的影响因素信用评估模型的结果是由多个因素决定的，主要包括客户个人信息、申请贷款的用途、还款能力和历史信用记录等。
1.客户个人信息客户个人信息是信用评估模型的基础，包括客户的性别、年龄、婚姻状况、学历等基本信息。
这些信息在一定程度上反映了客户的社会地位和个人能力，对信用评估起到重要作用。
2.申请贷款的用途不同的贷款用途对信用评估模型所产生的影响也有所不同。
数据挖掘中分类算法的研究与应用
数据挖掘中分类算法的研究与应用数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值信息和模式的过程，而分类算法是数据挖掘中的一种重要方法，用于对数据进行分类和预测。
随着数据挖掘技术的不断发展和应用，分类算法在各个领域都有着广泛的应用，比如金融、医疗、电商等领域。
本文将从分类算法的基本原理、常见分类算法及其应用案例等方面展开探讨。
一、分类算法的基本原理分类算法是数据挖掘中的一种监督学习方法，其基本原理是通过对已知类别的训练样本进行学习，建立一个分类模型，然后利用这个模型对新的未知样本进行分类。
分类算法主要包括两个步骤：建立模型和预测。
建立模型就是通过训练数据集寻找一个合适的分类函数，使得模型能够很好地拟合已知数据，并能够准确预测新的未知数据。
预测就是利用训练好的模型对新的数据进行分类，以实现对未知数据的预测。
二、常见的分类算法1. 决策树算法决策树算法是一种常见的分类算法，它通过对训练集中的特征进行递归划分，生成一个以特征为节点，以类别为叶子节点的树形结构，从而实现对数据的分类。
决策树算法简单直观，易于理解和解释，因此在实际应用中得到广泛的应用，比如在医疗领域中用于疾病诊断，金融领域中用于信用评分等。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类算法，它假设特征之间相互独立，然后利用贝叶斯定理计算后验概率，从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法简单高效，特别适用于处理高维数据，因此在文本分类、垃圾邮件过滤等领域得到广泛的应用。
3. K近邻算法K近邻算法是一种基于实例的分类算法，它通过计算新样本与训练样本的距离，然后选择K个最近邻的样本，通过多数投票原则对新样本进行分类。
K近邻算法简单灵活，适用于处理非线性分类问题，比如图像识别、推荐系统等领域。
4. 支持向量机算法支持向量机算法是一种经典的分类算法，它通过找到一个最优的超平面，将不同类别的数据进行分割，从而实现对数据的分类。
电子商务平台中的信用评估模型分析
电子商务平台中的信用评估模型分析随着互联网的普及和电子商务行业的蓬勃发展，越来越多的人开始选择在网上购物。
在这个背景下，电子商务平台中的信用评估模型变得越来越重要。
信用评估模型可以帮助消费者识别可信赖的卖家，同时也可以帮助卖家更好地管理自己的信用，从而提高销售量和用户忠诚度。
一、电子商务平台中的信用评估模型概述电子商务平台中的信用评估模型主要包括两个方面。
一是对卖家的信用评估，二是对买家的信用评估。
这些信用评估模型是建立在大量数据的基础上，包括但不限于买家卖家的交易记录、历史信用记录等信息。
通过对这些数据的分析，可以建立出一套复杂的信用评估模型，为电商平台的用户提供更安全的购物环境。
二、卖家的信用评估模型分析卖家的信用评估模型是针对卖家的交易记录和信用历史进行评估。
其中，交易记录主要包括交易量、交易频次、交易质量等。
而信用历史则主要关注卖家是否发生过负面行为，包括违规操作、引起纠纷等。
通过对这些信息进行分析，可以建立出一个卖家信用得分系统，为消费者提供可信赖的卖家列表。
在卖家信用评估模型中，会给不同的行为赋予不同的分值，以反映其对信用的影响程度。
比如，对于一个违规行为，可能会扣除一定的信用得分，而对于一位顾客的好评，则会增加卖家的信用得分。
同时，在卖家信用评估模型中也会设置相应的奖励机制，对于保持良好信用历史和完成更多交易的卖家，可以获得比其他卖家更高的信用得分。
三、买家的信用评估模型分析买家的信用评估模型主要是针对买家的历史购买记录、投诉记录等信息进行评估。
在买家的信用评估模型中，会根据买家的购物行为和历史行为对其进行打分，并建立一个基于对买家行为的风险评估。
同时，买家的信用评估模型也会对买家的付款方式、配送地址等信息进行关联，以便更好地评估买家的购买行为。
在买家信用评估模型中，主要考虑的因素包括但不限于违约行为、虚假交易、恶意评价等行为。
这些行为都可能对买家的信用评估产生影响，从而影响平台对其的信任程度。
基于机器学习的信用评分模型构建与应用研究
基于机器学习的信用评分模型构建与应用研究机器学习在信用评分模型构建与应用方面发挥着重要作用。
信用评分模型是金融行业的重要工具，用于评估个人或企业的信用风险，并在贷款、保险等业务中决策是否给予授信或承保。
本文核心任务是基于机器学习的信用评分模型构建与应用研究。
本文将分为四个部分进行探讨。
首先，我们将介绍机器学习在信用评分模型构建中的基本原理和方法。
机器学习通过分析历史数据中的特征和目标变量之间的关系，通过训练模型来预测未知数据的结果。
在信用评分模型构建中，我们可以使用监督学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，来训练模型并预测信用风险。
此外，我们还可以使用无监督学习算法，如聚类算法和关联规则挖掘等，来发现隐藏在数据中的规律和模式。
接下来，我们将讨论信用评分模型的特征选择和数据预处理。
在构建信用评分模型之前，我们需要对原始数据进行处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和特征选择等。
特征选择是非常重要的一步，它能够筛选掉与目标变量关系不显著的特征，提高模型的准确性和效率。
常用的特征选择方法有相关系数分析、卡方检验、信息增益等。
此外，我们还可以通过数据预处理方法，如标准化、归一化等，来消除数据之间的量纲差异，提高模型的训练效果。
然后，我们将探讨机器学习在信用评分模型应用中的实际案例和效果评估。
机器学习在信用评分模型应用中有着广泛的应用，可以帮助金融机构更准确地评估个人或企业的信用风险。
例如，在贷款业务中，机器学习模型可以通过分析个人的征信报告、收入水平、负债情况等信息，来预测个人偿还贷款的能力。
在保险业务中，机器学习模型可以通过分析个人的年龄、性别、保险历史等信息，来预测个人的索赔风险。
对于金融机构来说，通过应用机器学习的信用评分模型，可以提高风险管理能力，减少信用损失。
最后，我们将讨论机器学习在信用评分模型构建与应用中的挑战和未来发展方向。
虽然机器学习在信用评分模型中取得了很多成果，但仍然面临着一些挑战。
以用户为中心的信用风险评估模型研究
以用户为中心的信用风险评估模型研究在金融领域中，信用风险评估是一项非常重要的任务。
为了确定借款人是否有能力还款以及是否有意愿还款，银行和其他金融机构需要进行严格的评估，以确保他们的贷款投资的回报和风险度。
然而，传统的信用评估模型并不能很好地针对用户的真实信用情况进行评估，往往只能通过一些简单的量化指标来进行判断，如个人的收入、职业、学历、借款记录等。
而这些指标并不能完全反映借款人的真实情况，因此容易错判风险，造成银行或其他金融机构的损失。
因此，以用户为中心的信用风险评估模型应运而生。
这种新型的评估模型主要采用了一些新的技术和手段，以评估用户的信用风险。
这种模型不再仅仅通过对用户的一些硬性指标的评估，而是通过对用户的行为特征、社交媒体活动、相关数据等细节信息的分析和评估来对用户的信用进行评估。
以用户为中心的信用风险评估模型主要的优势是可以更加全面、深入地了解用户的真实情况。
在传统的信用评估模型中，往往只能看到个人的财务状况、信用记录等信息，但是这些信息并不能完全反映借款人的真实情况。
而以用户为中心的信用风险评估模型则可以通过对用户的行为特征、社交媒体活动等细节信息综合分析来真正反映借款人的真实情况，减少评估误差。
具体来说，在以用户为中心的信用风险评估模型中，需要对用户的行为特征进行分析。
例如，可以通过用户的消费行为、交易记录、账单信息等，来对其财务状况进行评估。
同时，也可以通过用户的社交媒体活动，如微博、微信、Facebook 等，来了解其社交关系、活跃度等方面的信息，并结合其他数据进行评估。
此外，该模型还需要综合考虑用户的个人背景信息、公司信息等，以更好地评估其信用状况。
以用户为中心的信用风险评估模型不仅可以提高评估的准确性，还可以提高用户体验。
在传统的评估模型中，用户可能需要提供大量的资料和证明来证明自己的信用，但是在新的模型中，用户可以通过简单的操作，如提供社交媒体账号等，就可以获得更加准确的评估结果。
信用评分模型中的数据挖掘技术研究及应用
信用评分模型中的数据挖掘技术研究及应用随着社会快速发展和科技进步，越来越多的人开始关注信用评分模型中的数据挖掘技术。
随着人们对个人信用的关注度不断提高，信用评分模型也日益成为了金融、电商等行业中的重要指标，行业内对其精准性的要求也越来越高。
本文将探讨信用评分模型中的数据挖掘技术研究及其应用。
一、数据挖掘技术在信用评分模型中的应用数据挖掘技术将传统的数据处理方式转变为了探索型数据分析方法，通过数据挖掘技术，可以在庞大的数据中获取有价值的信息，进而为信用评分模型提供有效的数据支持和分析模型。
数据挖掘技术在信用评分模型中的应用，可以为客户信用评估提供更加准确、可靠的信息。
在信用评分模型中，数据挖掘技术的应用主要表现在以下几个方面：1、构建客户画像。
数据挖掘技术可以分析客户的历史数据、行为记录等信息，构建出客户画像，进而为金融机构推荐更加准确的贷款方案。
2、风控模型优化。
通过挖掘客户历史数据，可对风险模型进行优化，提高信用评分的精准度，降低贷款机构的信用风险。
3、提高客户体验。
通过数据挖掘技术，可以获取客户的行为、兴趣等信息，从而为客户提供更加个性化、符合其需求的服务方案，提高客户体验。
二、信用评分模型中应用的数据挖掘技术方法1、聚类分析。
聚类分析是一种基于样本间的相似性，将样本划分为若干个不同类别的分析方法。
在信用评分模型中，可以通过聚类分析将客户进行分组，进而优化客户的信用评价。
2、决策树算法。
决策树是一种基于树结构的分类方法，在信用评分模型中，可通过决策树方法，将客户分为好坏两个类别，提高信用评分的准确性。
3、关联分析。
关联分析主要是通过挖掘数据中不同维度之间的关联关系，从而获得有用的信息。
在信用评分模型中，关联分析可以对客户各项数据进行关联性分析，找出对客户信用评估影响最大的数据点，优化信用评分模型。
三、应用实例1、中国信用体系建设。
2013年，国家发改委启动了中国信用体系建设，旨在推动信用体系环境下的公正合理交易和更加便捷快速的信用交易流程。
客户信用评级模型
客户信用评级模型随着市场经济的发展和全球化趋势的加速，银行、证券、保险等金融机构面对越来越多的客户，客户信用评级模型成为金融机构重要的工具之一。
好的客户信用评级模型可以帮助金融机构判断客户的信用风险，提高风险管理水平，同时对金融机构的经营和发展具有至关重要的作用。
客户信用评级模型是基于大量的数据和相关变量，通过统计学方法建立的数学模型，用于分析客户的信用风险。
评级模型根据客户的资信历史、个人信息、收入、支出等指标，将客户分为不同等级，从而评估客户的信用风险等级。
评级等级一般分为五级，分别是AAA、AA、A、BBB、BB。
AAA等级表示客户信用风险最低，BB等级则表示客户信用风险最高。
根据客户信用等级的不同，金融机构可以采取不同的措施对客户的信用风险进行控制。
客户信用评级模型的建立过程比较复杂，需要经过大量的数据分析和建模，通常分为以下几个步骤：第一步是数据收集。
评级模型需要收集大量的客户数据，包括客户个人信息、资产、收入、支出等指标，以及客户的历史信用记录。
这些数据需要通过各种途径收集，包括客户自主填写、身份认证等。
第二步是数据预处理。
评级模型需要对收集到的客户数据进行处理，包括数据清洗、数据归一化、缺失值处理等。
这些预处理的目的是消除数据中的噪声和异常值，使模型更加精准和可靠。
第三步是特征选择。
评级模型需要从所有收集到的数据中筛选出最重要的特征，作为建模的依据。
特征选择的目的是找到最能反映客户信用风险的指标，同时降低建模的复杂度。
第四步是建模。
评级模型的建立通常采用机器学习算法，如逻辑回归、决策树等。
这些算法需要通过大量的训练数据进行学习，从而得到预测客户信用等级的模型。
第五步是模型评估。
评级模型需要通过验证数据集来评估模型的性能。
评估的指标包括准确率、召回率、F1得分等，用来衡量模型的预测能力和稳定性。
客户信用评级模型的建立是一个复杂的过程，需要考虑到多种因素，如数据精度，建模算法的选择，模型评估等，同时还需要不断地对模型进行优化和调整。
信用评级模型最新研究报告
信用评级模型最新研究报告信用评级模型最新研究报告一、引言信用评级模型是金融领域中非常重要的工具，它有助于评估企业、个人以及证券的信用风险水平。
随着金融市场的不断发展和金融风险的加剧，研究和改进信用评级模型变得更加紧迫和必要。
本篇文章将介绍信用评级模型的最新研究进展，并讨论其在金融领域中的应用和局限性。
二、常见的信用评级模型目前，常见的信用评级模型主要包括判别分析模型、随机违约模型和机器学习模型。
1. 判别分析模型：判别分析模型是最早应用于信用评级的一种方法，它通过分析已知信用状况良好和违约样本的特征差异来建立模型，从而对未知样本进行分类。
判别分析模型主要包括线性判别分析、逻辑回归和人工神经网络等。
2. 随机违约模型：随机违约模型是基于马尔科夫链和随机过程理论建立的模型，它考虑借款人的违约概率随时间的变化，并通过状态转移概率矩阵来描述借款人违约的演化过程。
常用的随机违约模型包括Merton模型和Structural模型。
3. 机器学习模型：机器学习模型是近年来兴起的一种信用评级方法，它利用大数据和强大的计算能力，通过训练模型来发现变量之间的非线性关系和潜在的信用风险因素。
机器学习模型主要包括决策树、支持向量机和随机森林等。
三、最新的研究进展近年来，信用评级模型的研究已经取得了许多新的进展。
以下是其中一些重要的研究方向和方法：1. 结合多个模型：研究者开始尝试将不同的信用评级模型进行结合，通过综合多个模型的结果来提高评级准确性和稳定性。
例如，可以使用集成学习方法，如Bagging和Boosting，来整合多个机器学习模型的预测结果。
2. 引入新的数据源：传统的信用评级模型主要使用企业财务报表和个人信用报告等内部数据进行评估，但新的研究开始关注利用外部数据源，如社交媒体数据和移动支付记录等，来提高评级的精确度。
3. 运用深度学习技术：深度学习是机器学习领域的一项重要技术，研究者开始将其应用于信用评级中。
金融风险评估中的信用评分模型与使用方法
金融风险评估中的信用评分模型与使用方法随着金融市场的不断发展和金融交易的不断增加，金融风险评估变得越来越重要。
而在金融风险评估中，信用评分模型是一种常用的工具。
本文将重点介绍信用评分模型在金融风险评估中的作用和使用方法。
一、什么是信用评分模型？信用评分模型是一种利用统计和数学方法来评估个人或公司信用状况的模型。
它通过对借款人的个人信息、历史信用记录和财务状况等进行分析和计算，从而预测借款人未来的还款能力和风险水平。
信用评分模型通常根据借款人的多个因素进行建模，例如年龄、性别、教育背景、职业、收入水平、婚姻状况、负债情况等。
通过建立信用评分模型，金融机构可以更加准确地评估借款人的信用风险，从而做出合理的贷款决策。
二、常见的信用评分模型1. 基于经验法的信用评分模型基于经验法的信用评分模型是最早应用并广泛使用的模型之一。
它基于金融机构的经验和直观判断，通过人工选取和权重设定一些关键因素来评估借款人的信用风险。
这种模型的优点在于简单易懂，容易实施和维护。
然而，它的主观性很高，可能忽略一些重要的因素，并且难以应对金融市场的动态变化。
2. 统计学方法的信用评分模型统计学方法的信用评分模型是基于大量历史数据和统计模型来评估借款人信用风险的模型。
其中比较常用的方法包括逻辑回归模型、决策树模型和神经网络模型等。
这些模型可以根据大量的数据和变量进行建模，并通过统计分析来计算借款人的信用评分。
相比于基于经验法的模型，统计学方法的模型更为客观和复杂，能够更准确地预测借款人的信用状况。
三、信用评分模型的使用方法信用评分模型在金融风险评估中的使用主要分为模型开发和模型应用两个阶段。
1. 模型开发阶段在模型开发阶段，首先需要明确评估的目标和需求，然后收集和整理相关的数据。
接下来，使用统计学方法对数据进行分析，选择合适的模型进行建模。
模型建立完成后，需要进行模型的验证和评估，确保模型的准确性和可靠性。
2. 模型应用阶段在模型应用阶段，首先需要确定评估的对象和评估时机。
基于大数据的信用评级模型构建与应用
基于大数据的信用评级模型构建与应用随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为各个领域中不可忽视的一部分。
其中，基于大数据的信用评级模型构建与应用被广泛关注和应用。
本文将从大数据的概念、信用评级模型构建方法和应用案例等方面，对基于大数据的信用评级模型进行深入探讨。
首先，我们来了解一下大数据的概念。
大数据是一种指能够处理规模巨大、种类繁多、速度快速变化以及价值密度较低的数据集合的技术和工具。
其具有“4V”特征，即Volume（数据量大）、Variety（数据种类多）、Velocity （数据处理速度快）和Value（数据价值低）。
在信用评级模型的构建中，大数据能够提供丰富的信息和更准确的预测能力。
基于大数据的信用评级模型的构建主要分为以下几个步骤：数据收集与清洗、特征选择与提取、模型构建与评估。
首先，在数据收集与清洗阶段，我们需要从各个渠道获取与信用评级相关的数据。
这些数据可以包括个人信息、财务数据、信用卡消费记录、社交网络数据等。
然后，对这些数据进行清洗和处理，去除重复数据、缺失值等，确保数据的准确性和完整性。
接下来，在特征选择与提取阶段，我们需要从收集到的大量数据中选择最相关和有价值的特征。
常用的方法有主成分分析、相关性分析、信息增益等。
通过这一步骤，我们可以从海量的数据中提取出与信用评级相关的关键特征。
然后，在模型构建与评估阶段，我们将利用机器学习和数据挖掘的方法构建信用评级模型。
常用的模型有逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等。
通过对历史数据的训练和模型的评估，我们可以得到一个准确度较高的信用评级模型。
基于大数据的信用评级模型在金融领域的应用十分广泛。
一方面，它能够帮助金融机构更准确地评估个人和企业的信用风险，从而降低坏账率，提高贷款的成功率。
另一方面，它还可以帮助个人和企业优化信用记录，实现更好的贷款条件和借贷利率。
例如，在个人贷款方面，基于大数据的信用评级模型可以通过分析个人的消费行为、社交网络数据等，准确预测个人的偿还能力和信用状况。
银行客户信用评分模型构建研究
银行客户信用评分模型构建研究随着金融行业的快速发展，信用评分模型越来越受到重视。
银行在评估客户信用水平时采用的评分模型，是一种基于信用评估理论、统计学和金融学等多个学科综合的量化模型，它能够对客户的信用状况进行科学而准确的评估。
因此，构建一种合理、有效的银行客户信用评分模型，对银行业来说是至关重要的。
一、银行客户信用评分模型的概念及作用银行客户信用评分模型，简称“信用评分模型”，是描述一个客户的信用价值的量化数值。
银行通过信用评分模型，可以评估客户的信用风险和违约概率，并根据客户的信用水平，在授信额度、利率、还款期限等方面进行差异化的管理，从而减少授信风险。
此外，信用评分模型还可以帮助银行识别潜在的非标准化风险，降低信用风险水平，提高银行的盈利能力。
二、银行客户信用评分模型的构建方法银行客户信用评分模型的构建有很多方法，但最常用的是基于Logistic回归分析的方法。
其步骤如下：（1）收集数据首先，需要收集大量的客户信用相关数据，包括客户基本信息、财务状况、信用记录等方面的数据。
数据的收集需要细致、全面，并严格保密。
（2）变量筛选将收集到的客户信用相关数据进行筛选，选取与客户信用相关性强的变量作为模型的自变量。
（3）数据预处理对收集到的数据进行缺失值处理、异常值处理、标准化等处理，以确保数据集有效性和数据的准确性。
（4）变量分析通过探索性数据分析方法，对选定变量进行探究，观察变量间的相关性，剔除冗余变量。
（5）建模在将原始数据作为模型输入后，使用Logistic回归模型进行建模，并对模型进行优化调参。
（6）模型评估和重构将建模结果进行评估和重构，进行模拟验证和实际样本检验，确保模型的准确性。
三、银行客户信用评分模型发展概况随着金融行业的不断发展，银行客户信用评分模型也在不断演进。
目前，新兴的技术，如人工智能、大数据分析等，正在逐步应用到信用评分模型的构建中。
同时，信用评分模型的应用领域也在不断拓展。
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信用评分模型在客户挖掘中的应用研究摘要：文章基于国内某家化妆品公司的客户数据库的数据，采用不同的信用评分模型进行建模，这些模型包括线性判别分析方法、Logistic回归方法、k阶近邻分类方法（KNN）、Kernel估计法和支持向量机（SVMs）等，并对它们的应用进行了比较分析,挖掘影响客户购买行为的关键行为属性，按照既定的评价标准，对客户给予量化评价，发现购买倾向高的新客户群，以便进行高针对性的市场营销和推广。
关键词：信用评分判别分析 Logistic回归 k阶近邻分类支持向量机一．信用评分的简要介绍信用评分的目的在于尽量将能够预测借款人未来行为的指标加以整合，并统一成可以比较的单一指标，以显示借款人在未来一特定时间内违约的可能性。
所有的信用评分模型，无论采用什么理论或方法，其最终目的都是将贷款申请者的信用级别分类。
为达到分类目的，依据某种理论，在历史数据基础上构造信用评分系统，然后输入申请者的相关指标数据，其信用水平将被评分系统估算出来并归属为相应的信用级别，为信贷决策提供依据。
信用评分实质上是将一个总体按照不同的特征分成若干个不同组的一种方法。
这山成立对信用风险进行评估咨询机构，其客户大多数是金融机构及直销公司。
20世纪60年代后期，随着信用卡的出现和发展，银行及其他信用卡发卡机构认识到了信用评分的作用及重要性。
当这些金融机构利用评分系统时，他们还同时发现信用评分系统有着比人工主观判断更好的预测能力——利用评分系统后贷款的违约率降低了50％以上（Myers and Forgy,1963）。
信用评分于1975年及1976年在美国得到了平等机会法案的认可。
20世纪80年代随着信用评分方法在信用卡领域应用的成功，银行开始将信用评分方法应用到其他金融产品（如个人贷款等），近几年信用评分已开始在住房贷款及中小企业贷款中使用。
同样地，在20世纪90年代直销市场的快速增长也使得许多直销公司利用评分方法改进广告销售中的反应率。
实际上在商业领域，西尔斯公司在20 世纪50年代就开始用评分模型来决定将其商品目录寄给哪些客户从而提高回复率。
二．评分模型在商业领域的适用性随着经济发展，直销市场在20世纪90年代得到快速的增长，信用评分模型的应用也扩大到这个领域：主要是以电话或直接邮寄为手段的数据库营销中的决策问题。
很多化妆品公司、汽车生产商等都开始通过电话、邮寄等方式直销的方式来销售，利用信用评分技术提高广告的回复率。
在众多的目标客户群中，厂商或公司往往不会给所有的目标客户电话或寄信，因为有的目标客户的消费能力可能达不到要求的消费标准，有的客户对该产品不感兴趣或消费此商品的概率过低而导致成本过高。
在市场营销预算一定，资源有限的情况下，化妆品或汽车公司等必须有所侧重，有所取舍。
如果有一个响应模型，能够从电话或邮寄名单中去除不太可能响应的人，从而降低成本，但不会降低邮寄的效率，事实上，这种做法带来的是更高的响应率。
本文针对就如何利用信用评分技术改进广告的回复率作了实证研究，并由此得出哪种信用评分模型更适合选定的客户数据。
在许多决策环境下——信贷仅是其中一个例子——大体上有两种可能的选择：或者提供产品服务，或者不提供。
当然，在实际中，由于可以从一系列产品服务中进行选择，可能会存在更多的决策选项，而评分可以帮助决定选择。
通过评分，可以预测谁更可能做出答复，而谁不会；评分还可以预测谁更为忠诚，而谁会在其他机构出现更好的产品时立即改换门庭；评分还可以预测哪些顾客愿意转而购买更好的产品。
显然，对以上三种情况需要运用不同的评分，即不同的模型。
通过建立模型，用评分来预测使用哪种销售渠道更好。
例如，按照是否对顾客采用直接邮寄直销，或者对现有顾客通过对账单插页、电话甚至电子邮件等方式进行销售，把目标人群分成几个子群（多项Logit模型是解决该问题的一种有效模型）。
显然，在制定大规模业务决策时，评分模型的重要性就体现出来了，例如当有几十万位预期顾客时，对他们寄信将会比打电话更加切实可行，尤其是考虑到需要对那些第一次没联系到的顾客进行再次联系时。
如果顾客名单或邮寄名单或会员名单上的预期顾客进行评分，那么将会受到一些明确的限制。
例如，受限于所获得的信息。
这一点是显而易见的。
在真正接收到一份贷款申请之前，不可能把贷款目的或贷款期限作为评分的特征变量（尽管可能仅仅提供的是特定的产品，例如期限为15年的购房贷款）。
此外，对于信用参考信息中哪一部分是可以得到的以及如何让使用都有严格的标准和准则。
如果所做的决定是：是否选中某些特定人并向他们提供产品服务，那么，那些没被选中的人将不会意识到自己曾被考察过。
事实上，当试图预测人们做某些事情的倾向时，一般来说都可以运用模型和评分方法。
例如，可能会向一些顾客提供参观分时度假的机会，并且希望在一系列可能用户中，预测谁最可能参观并购买。
类似地，可能会对一些顾客提供试驾一款新车的机会。
在这里，感兴趣的是那些可能进行购买的顾客是否会利用这个机会。
这里要强调的是，没有理由怀疑评分方法的作用。
不管是在信贷领域，还是在其他商品或服务的直销中运用评分方法，通常的目标都是利润最大化。
一般营销部门的目标是提高顾客答复率或者降低答复成本。
但是，从整体企业运作的角度来看，利润才是最关键的衡量标准。
本文的结构如下：首先对使用的数据进行简单的说明，然后就当今信用评分领域最常用的费希尔线性判别分析方法、Logistic回归方法、k阶近邻分类方法和支持向量机利用某化妆品公司免费寄出商品的试用装及宣传单的客户历史信息数据及其购买情况分别建立评分模型，并对它们进行比较分析，最后给出相关结论。
三．数据描述本文使用的数据是来自国内一家化妆品公司的客户数据库，选取2005年9月1号－2007年5月索取产品试用装的客户资料，观察他们在索取产品后的交易行为，按照购买产品与否把他们分为“好”的客户和“坏”的客户。
这样共得到“好”的客户56309个，“坏”的客户861578个。
按照通行的建立信用评分模型的方法，从“坏”的客户中随机的筛选出56309个样本，于56309个“好”的客户一起组成建模样本。
根据AIC准则，筛选出6个特征变量，并将各特征变量根据其交易行为表现相似的原则进行分组，并用虚拟变量来表示：表格1：解释变量列表STATUS=1,0,{‘好’的客户‘坏’的客户。
有很多方法验证统计模型（e.g.,见Dillon and Goldstein,1984,或Hair et al.,1992）这里选择经常用的方法，即多次随机的把数据分为训练样本和检验样本。
数据样本被分为两部分，35的观测值用来建模，25的观测值作为检验样本对模型的精度进行检验。
观测值被随机的分配在训练样本集或检验样本集，建造五对这样的数据集。
采用较常用的对样本分层的方法以确保“好”的客户和“坏”的客户的比例在所有的数据集都是一样的。
四．信用评分模型分析1.线性判别分析方法考虑两个总体的情况G1和G2，且假定其服从正态分布，两个协方差相同，它们的分布分别是),(1V u N 和),(2V u N 。
现在对于一个新的样品y ，要判断它来自哪个总体。
最直观的方法就是计算y 到两个总体的距离),(1G y d 和),(2G y d ，并按下述规则判断：如果),(),(21G y d G y d ≤，则1G y ∈；如果),(),(21G y d G y d >，则2G y ∈。
这里选用统计分析中最著名的由马哈拉诺比斯（Mahalanbis ）提出的，习惯上称为马氏距离。
即y 到母体i G 距离定义为)()(),(1i i i u y V u y G y d -'-=- 那么，若令221u u u +=， )()2()(21121u u V u u y y w -'+-=- 上述判别规则可写成当0)(≥y w 时，1G y ∈；当0)(<y w 时，2G y ∈。
)()2(2),(),(2112121u u V u u y G y d G y d -'+--=-- 若1u 、2u 和V 已知时，则)(y w 是y 的线性函数，称为线性判别函数。
线性判别分析的优点是：适用于二元性或多元性目标变量，而逻辑回归只能预测二元性的目标变量。
缺点是：假设特征变量的分布为正态分布，而实践中的数据往往不是完全的正态分布；多维相关性可能导致模型的不稳定性和不可靠性。
利用SAS 系统里的 PROC DISCRIM 程序可以得到待估计的参数。
2.Logistic 回归方法此方法适合用来预测一个二分的或次序变量的值。
其统计理论基础是Logistic 回归分析，这个分析所用的参数估计法是最大可能率法。
二分的因变量不论其定义如何，Logistic 分析的目的都是为了找出这个因变量值与一组自变量之间的线性关系。
这个线性关系的表示可用因变量的对数奇数比单位（Logit ），常态数单位（Normit ）或双对数单位（Log-L og ）等。
其优点是：预测结果是介于0和1之间的概率；可以适用于连续性或类别性特征变量；容易使用，容易解释。
缺点是：对模型中特征变量的多维相关性（multicollinearity ）较为敏感,需要利用因子分析或变量聚类分析等手段来选择代表性的特征变量，以减少候选变量之间的相关性。
利用SAS 系统里的PROC LOGISTIC 程序，可以得到每个自变量的估计权重。
3.非参数判别法<1>K 阶近邻分类K 阶近邻技术评估了投入形态x 与来自观测样本的参照形态之间的相似性，把一种形态归到观测样本中k 阶近邻占大多数得一类中。
这种分类基于达萨拉思Dasarathy(1991)提出的基本思想：“判断一个人要依据他所在的公司。
”判别近邻所选择的距离对估计结果来说十分重要。
人们提出了一些可供选择的方法，距离矩阵选择是提高k阶近邻分类方法优良特性的研究途径之一。
最为常用的是欧式（Euclidean）距离。
K（近邻的数量）的选择也是至关重要的。
这里经过多次试验，选定K＝101，选为奇数是防止形态x周围的观测形态好坏各半从而程序无法判断的情况发生。
其优点是：容易更新训练样本中的客户数据，对训练样本进行动态更新。
缺点是: 好的度量距离不易得到；不能对申请人的特征变量给出一个分数，使得该方法的使用者不能真正了解评分系统是如何运作的。
此方法可以利用SAS系统里的PROC DISCRIM程序，选定方法（method）为非参（npar）就可实现。
<2>Kernel估计方法Kernel估计法：利用一个定值的半径（r）以及选定的kernel函数来估计在观察体x点上的概率密度。
Kernel函数以及半径r的选择目前还没有好的方法，只有进行多次试验，来选定较好的Kernel函数以及半径r。