请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版

QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 2183|回复: 0

2022年第八届“认证杯”中国高校风险管理与控制能力挑战赛赛题

[复制链接]
字体大小: 正常 放大
ilikenba 实名认证       

2634

主题

47

听众

1万

积分

  • TA的每日心情
    奋斗
    2024-3-28 06:16
  • 签到天数: 995 天

    [LV.10]以坛为家III

    社区QQ达人 新人进步奖 优秀斑竹奖 发帖功臣

    群组万里江山

    群组sas讨论小组

    群组长盛证券理财有限公司

    群组C 语言讨论组

    群组Matlab讨论组

    发表于 2022-7-1 20:00 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    2022年第八届“认证杯”中国高校风险管理与控制能力挑战赛赛题.zip (8.12 MB, 下载次数: 29)
    2022 年第八届“认证杯”
    中国高校风险管理与控制能力挑战赛
    初赛题目
    车贷是一种很常见的个人贷款类别。对银行等金融机构而言,车贷的总额
    很大,所以只要车贷的违约率有所上升,往往会带来很可观的损失。历年来,
    车贷政策也因此而在不断改变。银行也提出需要一个面向个人的、更好的信
    用风险评分模型。请你和你的团队来建立风控模型,来预测贷款人在还款过
    程中是否会出现拖欠行为。
    附件中是一个来自国际市场的数据集。由于数据集中包含了贷款的数据
    细节、贷款人的信息和信用历史等丰富的信息,所以它在近年来被普遍认为
    是一个进行风控建模研究的很有意义的数据集。我们需要对指标进行筛选,
    确定应当纳入模型的因素,再使用这些因素来构造预测模型。最终目的是能
    够尽可能进行准确的预测,从而在不过分收紧贷款政策的前提下降低拖欠率
    (即违约率)。具体需求是这样的:
    • 请完成一篇研究报告,详细地描述你的违约预测模型及其效果。报告中
    的结果需要有可运行的程序以及源代码进行支撑;
    • 在报告中,请依据模型的结果,简要描述该数据集反映的市场的特性,
    以便风控部门能够较为清晰地理解市场的特点,后续可以对市场进行
    有针对性的深入调研,并逐步总结业务逻辑;
    • 请提出合理的指标对模型的效果进行评价。但由于模型的使用需要与
    当前的工作现状接轨,请尽量不要使用 ROC 曲线(Receiver Operating
    Characteristic Curve)下的面积,即 AUC(Area under ROC Curve)作
    为评价指标;
    • 建议随机保留一部分数据作为测试集。为了减少过拟合以及正确地评
    价模型的可用性,训练时不能使用测试集的数据。而最终的模型效果最
    1好只使用测试集来进行测试(也可以使用合理的其他方法)。请保证在
    建模过程中的学术诚信。
    数据字段说明:
    A1. 客户 ID
    A2. 发放的贷款金额
    A3. 资产的成本
    A4. 贷款与客户资产价值之比
    A5. 发放贷款的分行(编号)
    A6. 车辆经销商(编号)
    A7. 车辆品牌
    A8. 客户当前的邮政编码
    A9. 客户的出生日期
    A10. 客户的就业类型(受雇/自雇)
    A11. 贷款发放日期
    A12. 受理贷款的地区(编号)
    A13. 受理贷款的员工的编号
    A14. 如果客户共享手机号码,则标记为 1
    A15. 如果客户共享了(唯一的)身份编号,则标记为 1
    A16. 如果客户共享了(唯一的)缴税账号,则标记为 1
    A17. 如果客户共享了选民身份编号,则标记为 1
    A18. 如果客户共享了驾照,则标记为 1
    A19. 如果客户共享了护照,则标记为 1
    A20. 历史信用分数
    2A21. 对历史信用分数的评级
    A22. 发放贷款时,客户的历史总贷款数量(主)
    A23. 发放贷款时,客户的现有贷款数量(主)
    A24. 发放贷款时的违约账户数(主)
    A25. 发放贷款时,有效贷款的未偿还本金总额(主)
    A26. 发放贷款时,以往贷款的批准总额(主)
    A27. 发放贷款时,以往贷款的已发放总额(主)
    A28. 发放贷款时,客户的历史总贷款数量(次)
    A29. 发放贷款时,客户的现有贷款数量(次)
    A30. 发放贷款时的违约账户数(次)
    A31. 发放贷款时,有效贷款的未偿还本金总额(次)
    A32. 发放贷款时,以往贷款的批准总额(次)
    A33. 发放贷款时,以往贷款的已发放总额(次)
    A34. 作为主贷人的月供金额
    A35. 作为次贷人的月供金额
    A36. 客户在发放前的最后 6 个月内获得的新贷款
    A37. 在过去 6 个月内拖欠的贷款
    A38. 平均贷款期限
    A39. 首次贷款到现在的时间
    A40. 客户为贷款所做的咨询次数
    A41. 月供付款违约:
    1 为出现拖欠,
    0 为无违约
    其中(主)表示此客户作为主贷人的历史数据,(次)表示此客户作为次贷人的
    历史数据。
    3

    zan
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

    qq
    收缩
    • 电话咨询

    • 04714969085
    fastpost

    关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

    手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

    蒙公网安备 15010502000194号

    Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

    GMT+8, 2024-3-29 04:41 , Processed in 0.270562 second(s), 53 queries .

    回顶部