(3) 提升贷后管理工作质效:基于信用评估模型融合二代征信报告数据能有效衍生多维特征变量，信用卡逾期缺席判决有助于形成更精准的贷后评分卡。3 变量筛选 举例而言，从月度逾期信息可以衍生出以下类型的变量:过去3个月最大逾期期数，过去6个月最大逾期期数，过去12个月最大逾期期数等等。通常而言。

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三是创建模型规则并使用它来预测将来的，如某小额快贷申请者将来发生违约或某新注册会员将来成为VIP客户的可能性。四是数据降维和变量筛选，从总体的大变量集中选择有用的预测变量子集。

Yuwen ( 2018)采用 Logistic 模型和信用评分模型， 通过对几 十个客户特征变量进行筛选和分析，银行卡信用卡逾期后果构建了信用卡业务在客户特征层面的风 险预测模型。本案例以和鲸社区的信用卡评分模型构建数据为数据集，以Python为编程语言，使用大数据框架Spark对数据进行处理分析，并对分析结果进行可视化。

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信用卡逾期客户画像及相关分析是银行和金融机构重要的数据分析工作之一。逾期客户是指未按照合同约定的还款日期和金额进行还款的客户。基于stepwise的变量筛选方法也是评分卡中变量筛选最常用的方法之一。具体包括三种筛选变量的方式: 前向选择forward:逐步将变量一个一个放入模型，并计算相应的指标。

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5) 选择最模型使用的变量 In [ ]: 从热力图观察可知: 贷款信息、居住地信息、经济状况信息内各变量具有高相关性。– 时间窗口:自变量的观察窗口为过去两年，因变量表现窗口为未来两年。 这里的变量有11个，招商信用卡逾期销卡了第一个是label，信用卡逾期房贷中介后面10个是自变量，经过后面的IV值筛选后，删除了4，5，6，8，10这5个特征。

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在最优模糊模型数量为14时，农行信用卡可以逾期后果模型在训练集上的误差平方和最小，筛选出如下规则:如果客户总取现金额不低，且总收入不高；或者总取现金额高；或者客户年收入不低。本篇文章给大家谈谈国外信用卡风险管理模型，信用卡逾期法院跨行扣款以及著名银行信用风险案例对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

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其中type_y信用卡类型缺失率75%，工行信用卡逾期我爱卡该变量没有可解释性，故删除 A12 1995年失业率 和 A15 1995犯罪率(千人) 有极小部分数据缺失，信用卡逾期发彩信吗填充中位数 house_loan 是否有房屋贷款。本文将按照建模步骤，将变量筛选分为三个环节，为大家讲解在金融场景下信贷风控模型的变量筛选过程。第一环节：考察变量在申请层的稳定性。第二环节：关注放款层中变量的有效性。

观察变量与目标的对应趋势 (logical trend) 和实际业务经验是否相，如果趋势与认知不相，即表示该变量不适合用于开发模型，尔后。