1.【实操练习】风控模型评估指标计算
2.风控指标有哪些
3.风控模型—WOE与IV指标的风控风控深入理解应用
4.风控人必须掌握的比率指标与指标详解
5.风控模型评估指标介绍（KS、AUC & Gini）
6.典型的数据数据风控指标：账龄、迁移、指标指标滚动、源码源码首逾
【实操练习】风控模型评估指标计算
风控模型评估指标计算详解为了全面评估模型性能，评估指标包括区分度、数据数据jsp 论坛 源码排序性、指标指标提升度和稳定性。源码源码这些指标在金融风控中至关重要，风控风控它们帮助我们衡量模型的数据数据预测能力。
1. 区分度：KS与AUC
KS值越大，指标指标模型区分正负样本的源码源码能力越强。0.3以上表示模型效果好，风控风控 KS=|累计坏人占比-累计好人占比|。数据数据
AUC是指标指标ROC曲线下的面积，1表示完美分类，0.5以上有预测价值，0.5以下则无。
2. 排序性：Badrate与LIFT
- Badrate通过模型评分分箱分析，评估模型排序效果。
- LIFT衡量模型在头部样本中提升坏样本的倍数，反映策略效果。
3. 稳定性：PSI
PSI衡量不同样本间的分布稳定性，有助于特征筛选和模型稳定性评估。
实操步骤
- 数据准备和模型训练后，通过计算KS、AUC、KS-Table（包含Badrate和LIFT）以及PSI，对模型进行深入评估。
- 通过Excel模板分析模型在OOT样本上的表现，确保模型的泛化能力和稳定性。
提升技能
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风控指标有哪些
风控指标主要包括：违约率、坏账率、逾期率、授信集中度、流动性风险比率等。风控指标是风险管理中的重要组成部分，用于评估和监控潜在风险。下面是详细解释：
1.违约率：违约率指的是借款人或债务人未能按照约定偿还债务或履行合约的比率。这是评估信用风险的重要指标，对于金融机构和投资者来说至关重要。dll源码获取通过对违约率的监控，可以预测潜在风险并采取相应的风险管理措施。
2.坏账率：坏账率指的是无法收回的应收账款的比例。它是评估资产质量和信用损失的重要指标。较高的坏账率意味着信贷资产的风险较高，需要进行更为严格的风险控制和管理。
3.逾期率：逾期率是指借款人未能按期偿还贷款的比例。它是衡量贷款质量的重要指标之一，反映了借款人的还款能力和还款意愿。通过对逾期率的监控，可以及时发现潜在的还款风险并采取相应措施。
4.授信集中度：授信集中度指的是金融机构对单一客户或相关行业的贷款额度占其总贷款额度的比例。较高的授信集中度意味着风险较为集中，一旦发生风险事件，可能会对金融机构造成较大损失。因此，授信集中度是金融机构风险管理中的重要指标之一。
5.流动性风险比率：流动性风险比率用于衡量金融机构在短期内面临资金短缺的风险。它是评估金融机构资金流动性状况的重要指标，对于保障金融机构的稳健运营具有重要意义。
通过对以上风控指标的监控和分析，企业和金融机构可以及时发现和应对潜在风险，保障业务稳健发展。
风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用
风控建模中，WOE（Weight of Evidence）和IV（Information Value）是两个关键工具。它们在特征变换和评估预测能力中扮演着重要角色，但理解如何调整WOE分箱和它与LR的关系可能仍有疑问。本文将深入探讨这两个指标的应用和计算，以理论解释它们的内涵。
第一部分，WOE和IV的应用体现在它们描述了预测变量与二元目标变量的关系强度。WOE用于衡量分类变量对目标变量的区分力，IV则用于快速评估变量的预测能力，筛选出重要特征。
计算步骤涉及定义公式，WOE通常为坏人与好人在各分箱中的比例差异，IV则是WOE的加权和。实践中，需检查WOE分箱的单调性，保证其在不同数据集上的一致性和合理性。
第二部分，我们尝试从不同角度理解WOE。从贝叶斯理论看，WOE反映了通过观测数据修正先验认知的信息量，好比信贷风控中的证据权重。评分卡模型中，源码解析技巧WOE与逻辑回归模型紧密相关，通过自然对数的形式适应模型需求。
最后，IV从相对熵的角度理解，与信息熵和PSI有相似性，它们都衡量了分布间的差异，IV则更侧重于预测能力的评估。
感谢所有提供帮助的作者，本文旨在深化理解，欢迎引用并尊重原作者和版权。作者背景为互联网金融风控专家，致力于分享实践经验和知识。
风控人必须掌握的比率指标与指标详解
风控专家必备的比率指标及其详解 比率指标是金融机构评估流动性状况的重要工具，通过计算与资产相关的数据，帮助识别风险。以下是几种关键比率指标的简介：坏账率：衡量贷款坏账风险，等于坏账金额除以赊销总额，反映债务回收的潜在损失。
净坏账率：考虑坏账回收情况的损失，即净损失与赊销总额的比例。
不良贷款率：金融机构贷款中违约部分占总贷款的比重，反映贷款质量，通常以逾期天以上或无法收回的贷款计算。
逾期率：关注贷款的还款情况，如+DPD%和M1%，分别表示逾期天以上和分期还款的逾期余额比例。
迁徙率（如Flow Rate%）：衡量贷款在不同阶段的流动情况，如M1-M2表示从M1阶段流入M2阶段的比例，用于预测未来坏账损失。
入催率：反映贷款从正常到需要催收的比例，用于评估催收策略的效果。
回收率：催收后实际收回的贷款比例，反映催收效率。
Vintage分析：通过比较不同时间段放款的逾期表现，评估贷款质量随时间的变化。
理解这些比率指标有助于风险管理人员更准确地评估资产质量，优化信贷策略，从而保障金融机构的稳健运营。如果你对风控流程和策略有深入研究需求，FTL的『风控策略分析师组合课』将是你提升技能的绝佳选择。同时，金融科技领域的稿件征稿活动也在进行中，欢迎投稿分享你的专业见解。
风控模型评估指标介绍（KS、AUC & Gini）
风控模型评估指标详解（KS、AUC & Gini）
后端模型评估，古龙源码编译关键在于衡量评分卡对当前样本的预测能力和区分度。主要介绍的评估指标包括：Ranking和Accuracy。Part 1. Ranking
衡量模型排序能力的指标有：Bad Rate：监测样本坏样本率，反映模型稳定性和区分度。例如，图1展示不同时间点和月份的排序性变化。
Odds：监测好坏样本比，如图2，用于观察分档内样本分布。
Lift：衡量低分段坏样本率提升，如图3，评估模型头部区分度。
Part 2. Accuracy
关注模型正确预测好坏样本的能力：AUC（Area Under Curve）：通过混淆矩阵和ROC曲线，衡量模型排序关系，如图4~5。AUC值越大，模型性能越好。
Gini Coefficient：基于洛伦兹曲线，如图6~7，表示模型区分好坏样本的能力，Gini系数与AUC有直接关系。
KS（Kolmogorov-Smirnov）：衡量正负样本区分度，KS值越大，模型区分能力越强。
通过这些指标，评估模型的整体性能，同时注意单独指标的局限性，通常结合使用。Part 3. 总结
模型监控中，既要关注模型的排序（如Bad Rate、Odds和Lift）以保证人群划分的合理性，也要评估准确率（如AUC、Gini和KS），衡量好坏样本的区分度。两者结合使用，才能全面评价模型效果。 版权所有，如需转发，请注明出处。更多详情可参考文章作者：过一点画一条直线（知乎ID）原文链接：[原文链接]
典型的风控指标：账龄、迁移、滚动、首逾
典型的风控指标：账龄、迁移、滚动、首逾在风控业务中，战术板源码我们比较关心一些关键的指标。
在这里做一个详细的讲解。
1、账龄分析（Vintage Analysis）
Vintage这个词源于葡萄酒业，意思是葡萄酒的酿造年份。
比如年的拉菲，一直是葡萄酒业的一个传奇，单瓶的价格可以高达十几万人民币。
我们在比较同一产品的放贷质量时，
也要按账龄（month of book，MOB）来区分，从而了解不同时期放款的资产质量。
人有齿龄、骨龄、年龄，而账龄分析的核心，就在于这个“龄”字。
以信用卡的招股说明书来看其 人品贷产品的坏账率
（口径：当期未还本金/当期应还金额）
可以看出，年第一季度的资产质量较好，+的逾期率稳定在6%左右；
而年第一季度的资产质量是最差的，
虽然还未走完一个完整的生命周期，但是其斜率非常高。
在市场没有较动的前提下，可以推断：
信用卡在年第一季度的风控有所放宽或营销比较激进。
2、迁徙率
从文字含义来看，迁徙率这个指标，核心在“迁”字。
时下正是冬天，北方的候鸟，往南方在迁徙；
而在途的贷款，随着每一期还款日的更迭，也在往更难催收的账期迁徙。
这里引入逾期阶段的概念：
根据逾期天数，又分为M0-M6+等八个阶段。
没有逾期的是M0，
逾期1~天的是为M1，
逾期~的定义为M2，以此类推，
逾期天-天的是M6，
而超过天的定义为M7。
而迁徙率，就是处于某一逾期阶段的客户 转移到 下一逾期阶段的比例。
所以，催收常使用迁徙率作为绩效指标，体现催收的效率。
越早期的逾期贷款，越容易催收，基本过了M6之后，摧回的可能性就降低很多了。
迁移率通常可以用来预测不同逾期阶段的未来坏账损失，它与vintage结合，能实现风险的精细化管理。
vintage的核心思想是对不同时期的同一层面的资产进行分别跟踪，是一个所谓竖切的概念；
而迁移率能很好的提示客户整个生命周期中的衍变情况，是一个所谓横切的概念。
3、滚动率
滚动率的核心，在一个“滚”字。
滚是有方向的，在风控指标里，要么向前滚，要么向后滚。
前面说的vintage是从时间维度上判断资产质量的好坏，
这里说的滚动率则是从行为程度上判断客户质量的好坏，
它可以帮助我们判断逾期客户可抢救的比例，减少坏账损失。
以上图为例，标**背景的表格，代表前后两个逾期阶段变化的概率。
比如：
第一行，代表m0用户，
维持在m0的概率是.%，
往m1变化的概率是9.%；
第二行，代表m1用户，
变好（m0-m1）的概率是.%+6.%=.%，
变坏(m2-m3)的概率是.%+1.%=.%;
第三行，代表m2用户，
变好（m0-m2）的概率是.%+1.%+2.%=.，
变坏（m3-m4）的概率是.%+0.%=.%；
......
以此类推。
最后一行，代表m7用户，
变好（m0-m6）的概率是6.%，
变坏(m7）的概率是.%。
4、首逾率
首逾率的核心在一个“首”字，指在某一个还款日，仅第一期到期的客户中有多少没有按时还款。
首逾率一般用来做反欺诈，因为欺诈用户的第一期基本是不会还款的。
一般的首逾率，不建议以还款当天的数据来看，因为有很多客户当天忘还，
或由于银行代扣失败、入账延迟等原因，造成当天还款失败。
目前建议的首逾率以 3天 或者 5天的数据来看，即首次还款，距还款日超过3天/5天后的逾期率。
可以看出，产品C的首逾率，明显低于A、B的首逾率。
最后总结一下，账龄、迁徙、滚动、首逾，
掌握好了这四个风控指标，分析资产质量时，就不会被轻易忽悠。
中信银行信用卡逾期M3回款怎么算的
这个具体要看催收的项目，还有催收的账龄段。
像M1到M3大多数是按照坐席来结算，基础佣金一般在-/坐席不等，
有的公司还会设置激励考核，回收率越高相应拿的佣金也就越高。M3以后的账龄一般都是按照回款金额佣率来付费，说白了就是你要回来的钱越多佣金就越高。佣率也是按照账龄段来分等级的，%-%不等。呆账的佣率几乎都在%以上。这种结算比较简单粗暴好理解，就是如果你的佣率是%，催回来元，就有元的佣金。
信用卡账龄授权锁定
楼主 你的这个问题是卡片异常导致的，通畅是输入密码错误导致 如果没有输入密码依然提示异常，就需要联系客服查询信息了 请知悉
信用卡逾期账龄4是什么意思
超过四年以上未付的账款
逾期账龄是指超过三年以上未收回的账款或未付的账款，财务上称逾期账龄。
信用卡逾期会有以下后果：
一、产生信用卡逾期滞纳金∶所谓信用卡逾期滞纳金，是指当持卡人未在到期还款日(含）前还款或还款金额不足最低还款额时，按规定应向发卡银行支付的费用。
二、逾期利息:用户使用信用卡透支以后，一般有多天到多天不等的免息还款期，如果持卡人还款逾期，那么该持卡人上月的所有费用都不再拥有银行的免息待遇，而循环日息高达万分之五，即年利率达到%。
三、不良信用记录:信用卡逾期还款记录会进入央行征信系统生成不良信用记录，我国个人征信记录已经实现全国联网，只要居民个人在银行办理过借贷业务、申领过信用卡，或为别人提供过担保等行为，那么就能在国内任何一家商业银行查到信用报告。
四、恶意透支的刑事责任:逾期数额较大者银行将直接持卡人信用卡及恶意透支，请求强制执行。
信贷风控中Vintage、滚动率、迁移率的理解
信贷风险管理是金融领域的关键环节，它既是一门艺术，也是一门科学。资产质量分析中常常涉及到Vintage、滚动率、迁移率这三个理论。本文将系统地介绍这三个概念、它们的计算逻辑以及在业务应用中的实践，以期帮助大家更好地理解并应用于实际工作中。
首先，我们需要理解基础风控指标的概念。包括账龄（Month on Book，MOB）、逾期天数（Days Past Due，DPD）和逾期期数（M）。账龄指资产放款月份，类似于时间的开始；逾期天数是指实际还款日与应还款日之间的差异；逾期期数则是按区间划分后的逾期状态。
Vintage分析源于葡萄酒行业，它描述了在一定年份或阶段的资产质量状态。通过记录入窖年份作为批次标签（Vintage/Cohort），并定期测量数据（如酒精浓度），我们能够分析资产质量的成熟过程。在信贷领域，Vintage曲线描绘了资产质量随时间的变化趋势，帮助我们理解不同时间点的资产状态。
滚动率分析（Roll Rate）则关注资产状态从最坏状态向未来状态的变化情况。通过确定表现期和观察期，我们可以观察到资产状态的演变，并定义坏用户的标准。例如，逾期状态为M4+的客户通常被认为是坏用户。
在确定目标变量Y时，滚动率分析和Vintage分析相结合尤为重要。表现期的选择需要权衡信用风险暴露的彻底性和观察期与当前的接近性。一般而言，表现期越长，风险暴露越彻底，但历史数据可能较为陈旧，而短表现期则能使用更近的数据，但风险暴露可能不完全。
迁移率分析（Flow Rate）通过展示资产在整个生命周期中的变化轨迹，预测未来坏账损失。其核心假设是资产在逾期状态下，一个月后要么恢复为正常状态，要么恶化为更严重的逾期状态。通过计算迁移率，我们可以清晰地观察到不同Vintage的资产在各逾期状态的演变规律。
坏账准备金的计算是风险管理中不可或缺的部分。它基于未清偿贷款余额和一定的准备金比例，用于覆盖未来可能发生的呆账损失。通过分析逾期资产的状态变化，我们能够合理确定准备金比例，以确保信贷机构能够应对潜在的财务风险。
综上所述，Vintage、滚动率、迁移率和坏账准备金的计算是信贷风险管理中重要的组成部分。通过深入理解这些概念和方法，金融从业者能够更有效地评估资产质量，预测风险，并制定相应的风险管理策略，以确保信贷机构的稳定运营。
完美且简要，如此输出风控中的重要数据指标曲线(如KS等)
在风控领域中，重要数据指标曲线如KS等，是评估模型表现的关键工具。KS值用于衡量预测正负样本的分隔程度，其计算方法是将每个样本的预测结果对应分数，从最低分至最高分，分别计算正负样本的累积分布。 KS值即为这两个分布之间的最大差值。在SAS中，通过调用proc npar1way过程，可简便地计算出KS值。然而，了解过程的具体实现对于使用此方法的同学尤为关键。接下来，我们将简洁地介绍如何在Excel中输出KS值。
为了直观展示，我们首先呈现一个已计算的KS值结果。在Excel表格中，我们将KS值以表格形式展示。同时，为了增强理解，我们还会将KS值与图表结合，以便更全面地评估模型表现。我们注意到，在某些模型中，如分数接近时，模型呈现断崖式走势，这表明模型分类效果并不理想。理想的KS图应表现出平稳且在某一分数点达到峰值的趋势。通常，合理的指标应遵循这一规律：在中间分数段达到最高KS值。这样的曲线表示模型对不同信用等级的客户具有较好的区分能力。
最后，我们将KS值与图表整合，形成最终的分析图表。这一过程展示了如何在Excel中呈现并解读模型表现的关键指标。通过这一课程，我们将以最简单的方式向新手和策略开发人员介绍评分卡的制作过程，确保每位参与者都能轻松掌握核心概念。
为了使更多同学接触并理解模型相关指标，我们特别设计了一门课程《风控策略中的模型须知——逻辑回顾评分卡及模型评估》。课程内容包括分组KS计算、分组卡方计算、如何进行cut-off切分等关键环节，旨在通过直观的表格和讲解，帮助新手快速上手评分卡的构建与理解。适合新手模型小伙伴及策略开发童鞋，而不适用于算法大神或模型资深从业者。
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1. 分组KS计算
2. 分组卡方计算
3. 如何进行cut-off切分
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