关于信用风险

      之前工作中涉及到信用风险，接下来几天就分享些我在信用风险建模领域的一些经验吧~

      推荐一本比较好的资料书-《信用风险评分卡研究-基于SAS的开发与实施》，书的核心内容为以逻辑回归为基础构建信用评分模型，如果将这本书的内容理解透彻，即使不从事信用评分卡相关的开发工作，也能对逻辑回归模型有一个更为深刻透彻的理解。

                                                               数据分析中的风险管理

       风险管理是数据分析中较为重要的领域，任何企业中，风险都会占有一席之地，银行界数据分析工作会涉及四个领域，即风险、营销、运营与财务，风险首当其中。

       风险管理的核心有两方面，一是度量不确定性，一是度量不确定性发生后带来的损失，所以任何核心机构都会将风险度量当做整个业务的核心。

       风险可以这样理解，一件事情，这次是3下次还是3，状态稳定，则几乎没有风险，如果一件事情这次是3下次是5，则存在风险。事件中的不确定性越强则风险越高，衡量风险一般会用分布的方差，方差越大代表风险越大，业务中信用评级越高则风险程度越低，信誉越好则利率越低。

                                                                     风险管理流程

       实际的风险管理一般有四个基本流程，即：

       风险识别、风险衡量、风险策略与风险处置。

                                                               信用风险评估的三个层级

       整个世界经济体系中负责做信用风险评估的有三个层级：

• 专注于资本市场信用风险或大企业、主权信用风险：代表为标普、穆迪与惠誉；
• 专注于一般企业信用评级：代表为邓白氏；
• 专注于个人征信评级：代表为美国三大征信公司：亿百利，爱克非、全联。

                                                              标普表公司大企业评级示例

 

       如下为标普为某大型企业所做的信用评级示例：

 

                                                                        个人层面征信

       经典的二八原则中，80%的利润是由20%的优质客户创造的，即20%的优质客户充当了利润贡献者的角色，剩下的80%的客户即是资源的消耗者。

       如下为企业利润与用户分布区间图，左侧区域为资源消耗者，中间区域为资源弥补者，最右边区域为资源贡献者。企业要做的事情是试着放弃资源消耗者、维系资源弥补者、培养利润贡献者。

                                                                    风险评分模型的种类

       风险评分模型一般可以分为如下三种：

• 申请评分：通过客户申请时的信息去预测将来发生逾期或违约的概率；
• 行为评分：通过客户以往行为表现，预测将来发生逾期或违约的概率；
• 催收评分：通过客户以往行为表现，预测已逾期账户清偿欠款、逾期恶化的概率。

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