✍ Scribed by 陈建
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《信用评分模型技术与应用》理论联系实际，深入浅出地阐述了信用评分模型的概念、种类、优越性及其在各种金融管理活动中的重要应用，对信用评分模型的数据基础、数据挖掘的技术方法、信用评分模型的发展流程等进行了系统的分绍，对于一些在管理实践中广泛运用的模型如信用局评分模型(风险、收益、破产等)、市场营销评分模型(市场反应、转账倾向等)、申请风险评分模型、行为评分模型(欺诈性申请、欺诈性交易)等模型的开发技术和应用策略进行了具体的阐述，并对信用评分模型的实施、管理、跟踪、检验等最佳操作经验进行了翔实的论述。
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<p>本书就是作者在此方面所做的一个尝试。本书在对国外个人信用评分模型的建立、实施和监测进行介绍的基础上，对建立中国的个人信用评分模型中遇到的一些问题和解决方法进行了探讨。书中的部分内容是由石庆焱的博士论文改写的。全书的安排如下：第一章介绍了个人信用评分的基本概念；第二章探讨了个人信用评分建模数据及其预处理的一些方法；第三章介绍了建立个人信用评分模型所使用的一些方法，既包括传统的判别分析等统计方法，也包括神经网络、遗传算法等新近发展起来的方法；第四章讨论如何对个人信用评分模型进行检验；第五章利用中国商业银行的数据对几种常用的个人信用评分模型进行了比较研究；第六章对综合运用多种方法建立信用评分模
<p>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。</p> <p>贷款机构每天都要进行形形色色的风险决策。《信用评分及其应用》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。</p> <p>《信用评分及其应用》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
<p>本书对抽象理论只是点到为止，更多的则是着眼于客观实际情况，对行业实践操作进行系统梳理，因此具有极强的现实指导作用。本书作者以其30多年的银行风险管理的经验为发展中国家实现信用评估和信用管理现代化提供了宝贵的经验。这是迄今为止信用评分领域较为详尽的一本著作，它是商业银行和贷款机构半个多世纪以来在贷款技术和风险管理方面较为全面的经验总结，称其为信用评分的“百科全书”毫不为过。</p>
本书是将大数据这一计算机前沿科学和基本应用有机结合的典范教材，全面介绍大数据和相关的基础知识，由浅入深地剖析大数据的分析处理方法和技术手段，突出介绍大数据最新的发展趋势和技术成果。本书的一大亮点是每章中都使用图表对大数据与传统数据处理方式进行对比。另外，本书注重启发式的学习策略，便于读者理解和掌握。全书每章均包括实际应用案例与关键词注释，方便读者查阅和自学，同时配备习题和参考答案。本书体系完整、内容丰富、注重应用、前瞻性强、适用性好，并有开放式的课程教学网站（http://www.cmu.edu.cn/computer）提供技术支持。本书既可以作为普通高校大数据技术的基础教材，也可以作为职业培
尽量以严谨而又清楚的语言介绍各种概率模型及其逻辑推导过程。相信它会给业界分析师、建模者，在校学习管理科学、运筹学、银行学、金融学等专业的学生带来新的启发，也相信它丰富的内容能够吸引更多的人关注消费信用，研究消费信用。