Предыстория
Кредитный кредит представляет собой кредитный продукт, предоставляемый банками или другими финансовыми учреждениями малым, средним и микропредприятиям, а также отдельным промышленным и коммерческим домохозяйствам. Особенностью этого кредита является то, что он не требует предоставления залога или гарантий и в основном оценивается и утверждается на основе кредитного статуса заемщика.
Процесс подачи заявки на кредит для малых, средних и микропредприятий, а также индивидуальных промышленных и коммерческих домохозяйств относительно прост.Заявителям необходимо только предоставить соответствующие личные и корпоративные сертификационные материалы, такие как удостоверения личности, бизнес-лицензии, свидетельства о налоговой регистрации и т. д. подать заявку на кредит. Сумма кредита обычно колеблется от десятков тысяч до нескольких миллионов юаней, а срок кредита относительно короткий, обычно в течение одного года.
Процентные ставки по кредитным кредитам для малых, средних и микропредприятий, а также индивидуальных промышленных и коммерческих домохозяйств относительно высоки, поскольку банкам необходимо оценивать и утверждать кредитный статус заемщика, а также нести определенные риски. Однако по сравнению с другими кредитными продуктами процесс подачи заявки на этот кредит проще, что подходит для малых, средних и микропредприятий, а также отдельных промышленных и коммерческих домохозяйств для быстрого получения финансовой поддержки и содействия развитию предприятий.
политическое поощрение
Чтобы добиться долгосрочного макроэкономического развития и обеспечить занятость, китайское правительство расширило кредитную поддержку частных предприятий, а также малого и микробизнеса. Это долгосрочный ориентир и политика нашего правительства. Это также будущая тенденция для банков по увеличению кредитов малым и микропредприятиям, а также отдельным промышленным и коммерческим домохозяйствам.
Случай
Учитель Тоби предоставил наборы данных о кредитных кредитах для малых, средних и микропредприятий, а также отдельных промышленных и коммерческих домохозяйств для моделирования оценочных карт. Объекты набора данных включают малые и микропредприятия, отдельные промышленные и коммерческие домохозяйства, фермеров, транспортные кредиты, инженерные кредиты, ипотечные кредиты на недвижимость и т. д. Размер выборки данных составляет десятки тысяч и имеет хорошую статистическую значимость.
Просроченная ставка
Под просроченной ситуацией малых, средних и микропредприятий понимается ситуация, когда предприятие не может своевременно погасить основную сумму кредита и проценты в течение периода погашения кредита. Просроченные платежи могут оказать негативное влияние на кредитную историю компании и условия ее деятельности, а также увеличить финансовое давление на компанию.
Просроченное погашение может привести к тому, что банки или финансовые учреждения примут некоторые меры против предприятия, такие как начисление штрафных процентов, ограничение кредитного лимита предприятия, замораживание счетов предприятия и т. д. Длительная просрочка погашения может даже привести к тому, что банк подаст иск в суд и примет законные меры по взысканию задолженности. Для малых, средних и микропредприятий несвоевременное погашение может повлиять на кредитную историю компании, затруднить будущее финансирование и даже может привести к разрыву цепочки капитала компании и операционным трудностям. Поэтому малые, средние и микропредприятия должны разумно планировать и управлять средствами, чтобы обеспечить своевременное погашение кредитов и избежать просроченных ситуаций. В то же время, если компания сталкивается с операционными трудностями, ей следует своевременно связаться с банками или финансовыми учреждениями для поиска разумных решений.
Уровень просроченной задолженности в этом наборе данных составляет около 30%, что является относительно высоким показателем. Однако малые, средние и микропредприятия, а также отдельные промышленные и коммерческие домохозяйства являются основной силой в экономике и занятости, и банки и правительство должны их поддерживать.
Как выбрать качественные кредиты малым, средним и микропредприятиям, а также отдельным промышленным и торговым домохозяйствам — непростая задача для руководителей банков.
Учитель Тоби помогает руководителям банков решать проблемы, создавая кредитные карты, автоматически проверяя высококачественных клиентов и устанавливая кредитные рейтинги для малых, средних и микропредприятий, а также отдельных промышленных и коммерческих домохозяйств.
Данные с первого взгляда
Как показано на рисунке ниже, этот набор данных содержит десятки тысяч записей и десятки переменных. Размер выборки достаточен для достижения хорошей статистической значимости.
Портреты пользователей кредитов малых, средних и микропредприятий и индивидуальных предпринимателей с указанием их возраста. Возрастной состав в основном составляет 40-50 лет. Ведь он деловой человек, накопивший достаточно связей, опыта и средств.Бизнесу больше подходит начинать в 40-50 лет.
Учитель Тоби обрабатывал исходные данные слой за слоем, затем разделял их на ячейки, а затем преобразовывал в данные о горе. Биннинг сглаживает исходные данные и уменьшает дисперсию переменных. Данные о горе используются для обучения модели.
Производительность модели
AUC модели системы показателей близок к 0,8. Это лишь предварительный экспериментальный результат. Благодаря многоалгоритмическому сравнению, настройке параметров и скринингу переменных все еще есть возможности для улучшения производительности модели.
ks больше 0,4, и модель обладает хорошей способностью различать хороших и плохих клиентов.
кредитный рейтинг
В Соединенных Штатах оценка FICO, часто называемая кредитным рейтингом, представляет собой трехзначное число, используемое для оценки вероятности погашения кредита при получении кредитной карты или займа от кредитора. Баллы FICO также используются для определения процентной ставки по любому кредиту, предоставленному физическому лицу. Оценки FICO варьируются от 300 до 850 (от худшего к лучшему). Каждый год рейтинги FICO (Fair, Isaac and Company) широко используются различными финансовыми учреждениями и организациями. Можно сказать, что это очень важный критерий для оценки кредитоспособности человека. Будь то успех кредита или процентная ставка и скидки по кредиту, они тесно связаны с вашим кредитным рейтингом FICO. Фактически, 90% финансовых учреждений используют оценки FICO для принятия решений, что иллюстрирует важность оценок FICO.
После того, как наша модель системы показателей для малых, средних и микропредприятий, а также отдельных промышленных и коммерческих домохозяйств будет создана, мы также можем последовать ее примеру и установить оценки FICO. Распределение кредитных рейтингов для малых, средних и микропредприятий, а также отдельных промышленных и коммерческих домохозяйств выглядит следующим образом: в основном они сосредоточены вокруг 600 баллов.
Мы можем предоставить достаточное объяснение переменных, например, ниже приводится расчет значения SHAP на период кредита.
Чем дольше срок кредита, тем выше риск дефолта пользователя; чем короче срок кредита, тем меньше риск дефолта пользователя.
Это согласуется с результатами моделирования алгоритма Монте-Карло из предыдущей статьи «Математические ловушки долгосрочных ипотечных кредитов», и это также имеет логический смысл.
Здесь мы представляем вам модель кредитной карты и портреты пользователей на основе малых, средних и микропредприятий, а также отдельных промышленных и коммерческих домохозяйств. Если вы заинтересованы в этом проекте, например, в документах, патентах, банковском моделировании, корпоративном моделировании, потребностях корпоративных исследований, вы можете оставить сообщение, чтобы связаться с нашей компанией. Мы предоставляем официальные счета компании и контракты по проектам.
Добро пожаловать, чтобы узнать больше о моделировании систем показателей контроля рисков"Моделирование карт показателей кредитоспособности на Python (с кодом)", мы предоставляем профессиональные модели карт показателей и другие знания могут реализовать функции автоматического кредитного скоринга, создать модели утверждения кредитов для контроля финансовых рисков и снизить риски.
Автор — Тоби, статья взята из общедоступного аккаунта (модель управления рисками Python),Модель кредитной системы показателей и портрет пользователя на основе малых, средних и микропредприятий_индивидуальных промышленных и коммерческих предприятий домохозяйства