信用评分及其应用

　　信贷市场的快速增长促成了《信用评分及其应用》的出版。这是目前详细描述信用评分数学模型的惟一之作，信贷机构利用这些数学模型可以作出可靠的信用风险决策。贷款机构每天都要进行形形色色的风险决策。本书着重介绍了两类基本决策，并提供了帮助决策的有效的数学模型。贷款机构面临的第一类决策是是否批准一个新客户的借款申请，第二类决策是如何对现有的客户进行信贷管理或营销新产品。本书对信用评分和行为评分的目的、方法及操作等问题进行了全面介绍。作者对建立评分卡的统计学原理和运筹学方法及各种不同方法的优缺点进行分析比较，描述了在建立、使用和监测评分卡的过程遇到的操作问题，同时也研究了不同国家在破产、公平信用以及个人隐私保护方面法律等问题上的差异。本书还介绍了消费者个人使用信用工具的经济学理论基础。读者将会理解贷款机构使用信用评分技术要达到的目标及其变化。尽管信用评分技术广泛应用于信贷业务，但到目前为止还没有其他任何一本书对信用评分所使用的各种统计学和运筹学方法进行详细描述，这些方法包括判别分析、Logistic回归、线性规划、神经网络、遗传算法等。本书的其他特点包括讨论不评分卡监测方法及何时更新评分卡等问题，以及信用评分在其他方面的应用，如直销、利润评分、税收检查、囚犯的释放以及罚款的支付等。

　　托马斯，南安普顿大学管理科学系教授。

前言
１、信用评分的历史和哲学基础
　1.1 　简介：什么是信用评分
　1.2 　信用的历史
　1.3 　信用评分的历史
　1.4 　信用评分的哲学方法
　1.5 　信用评分和数据挖掘
２、信用评分实践
　2.1 　简介
　2.2 　评分前的信用评估
　2.3 　信用评分如何嵌入放贷机构信用评估程序
　2.4 　需要什么数据
　2.5 　信用评分咨询机构的作用
　2.6 　验证评分卡的有效性
　2.7 　与信息系统的关系
　2.8 　借款申请表
　2.9 　征信局的作用
　2.10 　人工修正和人工干预
　2.11 　监测和跟踪
　2.12 　与放贷机构产品组合的关系
３、经济周期和贷款及负债结构
　3.1 　简介
　3.2 　信贷随时间的变化
　3.3 　宏观经济问题
　3.4 　宏观经济问题
４、建立信用评分卡的统计方法
　4.1 　建立信用评分卡的统计方法
　4.2 　判别分析：决策论方法
　4.3 　判别分析：将两个组区分开
　4.4 　判别分析：一种线性回归
　4.5 　logistic回归
　4.6 　其他非线性回归方法
　4.7 　分类树法
　4.8 　最近邻方法
　4.9 　多重判别
５、建立信用评分卡的非统计学方法
　5.1 　简介
　5.2 　线性规划
　5.3 　整数规划
　5.4 　神经网络
　5.5 　遗传算法
　5.6 　专家系统
　5.7 　各种方法的比较
６、行为评分模型
　6.1 　简介
　6.2 　行为评分：分类方法
　……
７、度量评分卡的表现
８、评分卡开发中的一些实际问题
９、评分卡的实施及应用领域
１０、评分在信贷其他领域的运用
１１、评分在其他领域的应用
１２、建立评分卡的新方法
１３、国际差异
１４、利润评分、基于风险的定价和证券化
附录：１、词汇表
　　　２、人名翻译中英文对照表
参考文献
译后记