信用评分中的拒绝积分

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英文标题：
《R\\\'eint\\\'egration des refus\\\'es en Credit Scoring》
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作者：
Adrien Ehrhardt, Christophe Biernacki, Vincent Vandewalle, Philippe
  Heinrich, S\\\'ebastien Beben
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  The granting process of all credit institutions rejects applicants who seem risky regarding the repayment of their debt. A credit score is calculated and associated with a cut-off value beneath which an applicant is rejected. Developing a new score implies having a learning dataset in which the response variable good/bad borrower is known, so that rejects are de facto excluded from the learning process. We first introduce the context and some useful notations. Then we formalize if this particular sampling has consequences on the score\'s relevance. Finally, we elaborate on methods that use not-financed clients\' characteristics and conclude that none of these methods are satisfactory in practice using data from Cr\\\'edit Agricole Consumer Finance.   -----   Un syst\\`eme d\'octroi de cr\\\'edit peut refuser des demandes de pr\\^et jug\\\'ees trop risqu\\\'ees. Au sein de ce syst\\`eme, le score de cr\\\'edit fournit une valeur mesurant un risque de d\\\'efaut, valeur qui est compar\\\'ee \\`a un seuil d\'acceptabilit\\\'e. Ce score est construit exclusivement sur des donn\\\'ees de clients financ\\\'es, contenant en particulier l\'information `bon ou mauvais payeur\', alors qu\'il est par la suite appliqu\\\'e \\`a l\'ensemble des demandes. Un tel score est-il statistiquement pertinent ? Dans cette note, nous pr\\\'ecisons et formalisons cette question et \\\'etudions l\'effet de l\'absence des non-financ\\\'es sur les scores \\\'elabor\\\'es. Nous pr\\\'esentons ensuite des m\\\'ethodes pour r\\\'eint\\\'egrer les non-financ\\\'es et concluons sur leur inefficacit\\\'e en pratique, \\`a partir de donn\\\'ees issues de Cr\\\'edit Agricole Consumer Finance.
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中文摘要：
所有信贷机构的发放程序都拒绝那些在偿还债务方面似乎有风险的申请人。计算信用分数，并将其与申请人被拒绝的截止值相关联。开发一个新的分数意味着拥有一个学习数据集，其中响应变量good/bad borrower是已知的，因此拒绝者实际上被排除在学习过程之外。我们首先介绍上下文和一些有用的符号。然后，我们正式确定这种特殊抽样是否对分数的相关性产生影响。最后，我们详细阐述了使用未融资客户特征的方法，并得出结论，使用Cr‘edit Agricole Consumer Finance’的数据，这些方法在实践中都不令人满意联合国系统“eme d\'octroi de cr”编辑了拒绝公共需求的指令，并将其添加到风险中。我们的系统是“eme，le score de cr”编辑的，它是一个不可接受的系统。ce score是一个客户财务的施工排他性，特别是“信息”bon ou mauvais Payer，alors qu\'il est par la suite apprique“e a l”des des dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem dem。联合国电话评分是否与统计数据相关？Dans cette note，nous pr\'ecissons et formalisons cette question et tudions l\'effet de l\'缺席des non-financ\'es sur les scores\'elabor\'es注意到，我们的问题和研究都是关于非财务的。在实践中，由于效率低下而导致的非财务和结论，农业消费金融的一方面临着问题。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Réintégration_des_refusés_en_Credit_Scoring.pdf (212.26 KB)

2022-6-14 08:44:22 上传

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关键词：信用评分 Institutions Contribution Consequences Quantitative

拒绝信用蔑视。Ehrhardt&C.Biernacki&V.Vandewalle&P.Heinrich&S.BebenCr编辑Agricole Consumer Finance，Inria，aehrhardt@ca-cf.frInria，里尔大学1，christophe。biernacki@univ-里尔1，因里亚。弗里亚，里尔大学2号，文森特。vandewalle@univ-利勒2号，印度。法国里尔大学1实验室Paul Painlev，philippe。heinrich@univ-lille1、frCr编辑Agricole消费金融，sebeben@ca-cf.frR'esum'e.Un system'eme d\'octroi de cr'edit peut refuer des demandes de pr^et jug'eestrop risqu'ees。Au sein de ce system ` eme，le score de cr'edit fournit une valeur mesurant unrisque de'efaut，valeur qui est compari ee\'a unseuil d\'acceptability\'e.ce score est constructionexclusionment sur des donn\'ees de clients of finance，content en particulier l l\'information“bon ou mauvais payer”，alors qu\'il est par la suite applique\'e\'a l\'emends。联合国电话评分是否与统计数据相关？Dans cette注：理性决策等形式化问题等研究非财务缺勤分数。在实践中，非金融和结论的方法是“一方发布农业消费者金融”。Mots公司。r'eint'egration、refus'e、评分、risque、cr'edit、apprentissage semi Supervisor'eAbstract。所有信贷机构的发放程序都会拒绝那些在偿还债务方面显得不可靠的申请人。计算信用分数，并将其与低于该分数的申请人被拒绝的分值相关联。开发一个新的分数意味着拥有一个学习数据集，其中响应变量good/bad borrower是已知的，因此拒绝者实际上被排除在学习过程之外。我们首先介绍了上下文和一些有用的符号。

然后，我们正式确定这个特定的抽样是否会对分数的相关性产生影响。最后，我们阐述了使用非融资客户特征的方法，并得出结论，在使用Cr'edit Agricole Consumer Finance数据的实践中，这些方法都不令人满意。关键词。拒绝推断、信用、风险、评分、半监督学习1介绍金融机构的目标，或编辑易受影响的对lui accorde un pr^et.on dispose de n Client of Finance’esposs’edant d caract’eristiques et que l\'on注xf={xi∈ Rd：1≤ 我≤ n} et m客户无需融资，仅xnf={xi：n+1≤ 我≤ n+m}。在“bon ou mauvaispayeur”这一变量中，设计人员的名字是“bon ou mauvaispayeur”。关于回归逻辑模型{pθ（y | x）}θ的位置∈Θ，标准环境编辑，et on cherche\'a estimerθ。根据评估结果，条件是：`（θ；x，y）=nXi=1ln（pθ（yi | xi））+n+mXi=n+1ln（pθ（yi | xi））=`（θ；xf，yf）+`（θ；xnf，ynf）。Malheureusement，ynfest inconu:on ne sait pas si un client non-finance'e aurait rembours'eson cr'edit；在ne peut donc pas计算器上`（θ；xnf，ynf）。关于最大化alors TraditionElement la vraisemblance Observe’ee’（θ；xf，yf）et On obientθf.关于一个donc d’une part unestimateur“id’eal”qu\'On ne peut obtenir en pratique。另一方面，关于对分数进行评估的方法。我相信联合国总理会对金融客户的选举产生重大影响。

在s’int’eresse套间上，存在着明显的教育影响。2.客户拒绝接受评估结果的影响。如果客户拒绝接受评估结果的渐近性，则客户会受到一定程度的影响。如果客户拒绝接受评估结果的渐近性，则客户会受到一定程度的影响∈ Θtels que^θa.s。----→n、 m级→∞θoptet^θfa。s---→n→∞θfopt。De plus，√n+m（^θ）- θopt）L----→n、 m级→∞Nd+1（0，∑θopt）et√n（^θf）- θfopt）L---→n→∞Nd+1（0，∑fθfopt）o'u∑θoptand∑fθfoptsont les matrix de方差协方差渐近性de ces deuxestimateurs，li'ees\'a leur matrix d\'information de Fisher。第二个问题：第1季度，对人口金融的影响评分和人口分配的评分进行编辑。Est ce que les scores sont渐近（en n，m）les m^emes，即θopt=θfopt？Les矩阵de方差协方差渐近sont elles’egales：∑θopt=∑fθfopt？倒数第1（Q1）和第2（Q2）页，讨论了两个问题：一个是物流业的高级物流，一个是物流业的次级物流。有效的后勤保障措施，包括后勤保障措施、后勤保障措施、后勤保障措施、后勤保障措施、后勤保障措施和后勤保障措施∈ Θtel quep（y | x）=pθvrai（y | x）。这是一篇关于如何利用机器人模型（comme la r'egression logistique）和变量ladiscr'etization的文章（voir Tu'ery（2010）pour l\'int er^et la discr'etiondes variables en r'egression logistique）。在选举过程中，必须遵守选举规则。