授课时间 | 第一讲授课时间为4月24日,第二讲授课时间为5月8日,5月15日开始每周两讲。 |
第一讲与第二讲均为公益课程,可直接进入YY159214听课 | |
授课方式 | 网络授课,授课时间可在YY听课。现场会录制视频,以供学员反复观看。 |
主讲教师 | 常国珍老师 |
教师简介 | 常国珍,北京大学商学博士,中征产品研发技术顾问。曾就职于方正国际金融事业部、德勤管理咨询信息技术系统咨询部,SAS公司资深讲师,Oracle R大数据讲师,多家金融信息部门和金融高科技公司数据挖掘技术顾问。从事征信数据集市与信用风险建模、客户价值提升等数据挖掘项目。擅长基于个体行为分析的价值发现和信用建模。研究方向为宏微观接合研究,兴趣点在于宏观环境变化对微观主体行为的经济后果分析及价值投资。 |
课程安排 | 每周老师会安排作业,需要及时完成作业。 |
同时会有助教回答课程及相关内容的答疑。 | |
课程体系 | 本课程系统讲解信用风险建模的全流程。学校学习重方法,实际工作重流程。一个高质量的模型既要求预测能力强,又要求运行稳定。这要求建模人员不但通晓各种建模方法的性能,还要对数据生成和采集过程有深入的了解。本课程从基础开始讲解,直到行业实际运用,满足有志于从事信用风险分析工作人员的学习需求。为了展现数据分析师真实的工作情景,本课程使用R进行讲解,并提供SAS程序进行对照。这两个软件是风险建模工程师的必备工具。R语言灵活、算法更新快,但是算法不稳定,很多检验功能不完善;SAS体系结构完善,但是算法更新不够及时。两个软件对照学习并进行算法实现的深入比较,对将来的工作将大有裨益。 |
课次 | 知识点 | 案例内容 |
第1次 | 第一讲 准备知识 | 1、产生违约指示指标 |
1.1 R介绍 | ||
1.2 R与RStudio安装 | ||
1.3 R基本数据类型 | ||
1.4 R基本数据结构 | ||
第2次 | 第二讲 数据整理 | 2、贷款帐户数据与业务数据整合 |
2.1 数据合并 | ||
2.2 SQL语言与R SQL实现(SAS PROC SQL) | ||
第3次 | 第三讲 R语言编程 | 3、缺失值批量清洗 |
3.1 R程序控制(SAS宏) | ||
3.2 函数与包 | ||
第4次 | 第四讲 描述性统计分析基础 | 4、是否违约客户行为数据对照描述 |
4.1描述统计与探索数据分析 | ||
4.2APPLY函数族 | ||
4.3 R基础绘图包 | ||
4.4 Ggplot2绘图 | ||
第5次 | 第五讲 统计推断基础 | 5、是否违约客户行为数据差异检验 |
5.1假设检验与T检验 | ||
5.2 方差分析 | ||
第6次 | 第六讲 线性回归 | 6、信用卡客户价值预测模型 |
6.1 相关分析 | ||
6.2 线性回归建模 | ||
6.3 线性回归检验 | ||
第7次 | 第七讲 逻辑回归 | 7、房屋信贷违约预测模型(逻辑回归) |
7.1 卡方检验 | ||
7.2 逻辑回归 | ||
第8次 | 第八讲 决策树 | 8、房屋信贷违约预测模型(决策树) |
8.1 三类决策树建模 | ||
8.2 模型修建 | ||
8.3 随机森林 | ||
第9次 | 第九讲 信用卡违约预测模型案例 | |
9.1 建模准备:收集需要的数据,构造建模用宽表。 | ||
9.2变量粗筛:祛除与被解释变量相关性不大的解释变量,降低后续工作量。 | ||
9.3变量清洗:消除数据中的错误,祛除离群值 | ||
9.4变量压缩:降低变量的维度,消除共线性。 | ||
9.5调整变量:明确解释变量与Logit之间的函数形式。 | ||
9.6建模检验:混淆矩阵、ROC、KS | ||
注:使用R讲解,并提供SAS脚本供比较 | ||
第10次 | 第十讲 “2015中国高校风控与管理能力挑战赛”学生作品评析 | |
注:每5名学员自由组合成一组,完成“2015中国高校风控与管理能力挑战赛”,提交WORD和PPT。 | ||
讲师选择4个作品进行点评。 |
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