决策树方法在银行信用评级中的应用

商业银行信用评级资料清单

商业银行信用评级资料清单 1、公司概况 1.1 公司营业执照、组织机构代码证副本、金融许可证、公司批准成立、历史重大变更文件的复印件； 1.2 公司建立、发展与经营简史； 1.3 公司章程； 1.4 公司管理体制简介、组织机构（专设委员会和常设机构）设置及各层级分支机构数量和地区分布情况、组织结构图； 1.5 总行各部门的职责划分； 1.6 公司人员素质情况（附表1）。 2、公司治理 2.1 公司股权结构、前十大股东概况及相互间的关系（附表2、附表3）、对公司实际控制人的说明； 2.2 公司“三会一层”及下设机构的构成情况、人员简历及其主要变动情况； 2.3 股东大会、董事会、监事会及其下设专业委员会议事规则及实际运作情况； 2.4 近三年“三会”召开的简要情况，通过的决议名称及重要决议的内容； 2.5 近三年董事会、独立董事、监事会、行长工作报告； 2.6 近年来在提升公司治理方面采取的主要措施及实施效果； 2.7 对董事、监事、高管层的激励与考核机制。 3、内部控制 3.1 对公司内控管理体系的说明、如何实现对分支机构在业务、人员、财务等方面的有效管理； 3.2 公司内控管理办法、近三年的内部控制情况报告； 3.3 对公司稽核管理体系的说明（职责分工、汇报路径、人员考核等方面）、稽核检查的主要内容和方式、近三年稽核情况简介； 3.4 公司最新版的规章制度汇编。 4、业务经营 4.1 近三年总行各主要部门工作总结； 4.2 公司近三年及最近一期的公司业务、零售业务、银行卡业务、资金及同业业务等发展概况（附表4、5，具体业务分类请根据公司的具体情况划分），包括但不限于以下内容：--各项业务规模、收入（包括存贷款结构平均余额、平均利率等；中间业务发展状况）及对全行利润的贡献程度；理财产品业务统计（说明以本行信贷资产发行的理财 产品种类，规模）， --目标客户类型，关于现有客户质量的介绍， --公司如何进行市场细分、产品定价和服务，

R语言-决策树算法知识讲解

R语言-决策树算法

决策树算法 决策树定义 首先，我们来谈谈什么是决策树。我们还是以鸢尾花为例子来说明这个问题。 观察上图，我们判决鸢尾花的思考过程可以这么来描述：花瓣的长度小于 2.4cm的是setosa(图中绿色的分类)，长度大于1cm的呢?我们通过宽度来判别，宽度小于1.8cm的是versicolor(图中红色的分类)，其余的就是 virginica(图中黑色的分类) 我们用图形来形象的展示我们的思考过程便得到了这么一棵决策树： 这种从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。 前面我们介绍的k-近邻算法也可以完成很多分类任务，但是他的缺点就是含义不清，说不清数据的内在逻辑，而决策树则很好地解决了这个问题，他十分好理解。从存储的角度来说，决策树解放了存储训练集的空间，毕竟与一棵树的存储空间相比，训练集的存储需求空间太大了。 决策树的构建 一、KD3的想法与实现 下面我们就要来解决一个很重要的问题：如何构造一棵决策树?这涉及十分有趣的细节。 先说说构造的基本步骤，一般来说，决策树的构造主要由两个阶段组成:第一阶段，生成树阶段。选取部分受训数据建立决策树，决策树是按广度优先建立直到每个叶节点包括相同的类标记为止。第二阶段，决策树修剪阶段。用剩余数据检验决策树，如果所建立的决策树不能正确回答所研究的问题，我们要对决策树进行修剪直到建立一棵正确的决策树。这样在决策树每个内部节点处进行属性值的比较，在叶节点得到结论。从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则，整棵决策树就对应着一组表达式规则。 问题：我们如何确定起决定作用的划分变量。 我还是用鸢尾花的例子来说这个问题思考的必要性。使用不同的思考方式，我们不难发现下面的决策树也是可以把鸢尾花分成3类的。 为了找到决定性特征，划分出最佳结果，我们必须认真评估每个特征。通常划分的办法为信息增益和基尼不纯指数，对应的算法为C4.5和CART。 关于信息增益和熵的定义烦请参阅百度百科，这里不再赘述。 直接给出计算熵与信息增益的R代码：

决策树算法研究及应用概要

决策树算法研究及应用? 王桂芹黄道 华东理工大学实验十五楼206室 摘要:信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据。决 策树算法是一种逼近离散值目标函数的方法,其实质是在学习的基础上,得到分类规则。本文简要介绍了信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前 主要的代表理论以及存在的问题,并用具体的事例来验证。 关键词:决策树算法分类应用 Study and Application in Decision Tree Algorithm WANG Guiqin HUANG Dao College of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology Abstract:The information theory is one of the basic theories of Data Mining,and also is the theoretical foundation of the Decision Tree Algorithm.Decision Tree Algorithm is a method to approach the discrete-valued objective function.The essential of the method is to obtain a clas-sification rule on the basis of example-based learning.An example is used to sustain the theory. Keywords:Decision Tree; Algorithm; Classification; Application 1 引言 决策树分类算法起源于概念学习系统CLS(Concept Learning System,然后发展 到ID3

中国农业银行客户信用等级评定办法

中国农业银行客户信用等级评定办法中国农业银行文件 农银发［2003］135号 关于印发《中国农业银行客户信用等级评定办法》的通知 各省、自治区、直辖市分行，新疆兵团分行，各直属分行： 现将《中国农业银行客户信用等级评定办法》印发给你们，请认真贯彻执行。执行中遇到的情况和问题，请及时报告总行（信贷管理部）。 附件：1、中国农业银行客户信用等级评定办法 2．中国农业银行客户信用等级评定办法修订说明 二○○三年七月三十日 主题词：贷款业务信用等级办法通知 附件1 中国农业银行客户信用等级评定办法 第一章总则 第一条为科学评价客户信用状况，有效防范信贷风险，提高信贷资产质量，根据中国农业银行信贷管理基本制度规定，制定本办法。 第二条本办法所称客户是指财务管理制度健全，能提供会计报表的企事业法人、合伙类企业、个人独资企业、法人客户分支机构（依法独立经营，单独或独立核算，并经总公司授权）和其他经济组织。 第三条客户信用等级评定，是指按照统一的财务与非财务指标及标准，以偿债能力和意愿为核心，从信用履约能力、偿债能力、盈利能力、经营及发展能力等方面，对农业银行客户进行综合评价和信用等级确定。 第四条农业银行客户信用等级评定采取定量分析与定性分析相结合的方法，遵循统一标准、严格程序、分级管理、动态调整的原则。 第五条农业银行客户信用等级评定是农业银行信贷管理的基础性工作，评定结果是我行客户准入退出、信贷风险审查、信贷定价、授权授信管理的重要依据。 第二章评定对象 第六条农业银行信用等级评定对象按行业和客户性质分为农业、工业、商贸、房地产开发、建筑安装、外资、事业法人、银行、证券公司、非银行金融机构类客户（证券公司除

各银行企业信用等级评定

中国农业银行企业信用等级评定 中国农业银行企业信用评定按得分高低，企业信用等级分为AAA、AA、A、B、C五个等级： 1．AAA企业。得分为90分(含)以上，且资产负债率、利息偿还率和到期信用偿付率指标得分均为满分，现金流量指标得分不得低于5分，有一项达不到要求，最高只能评定为AA级。 2·AA级企业。得分为80分(含)～90分(不含)，且资产负债率、利息偿还率指标得分均为满分，到期信用偿付率指标得分不得低于10．8分，现金流量指标得分不得低于3分，有一项达不到要求，最高只能评定为A级。 3．A级企业。得分为70(含)～80分(不含)，且资产负债率指标得分不得低于5分，利息偿还率指标得分不得低于8．1分，到期信用偿付率指标得分不得低于9．6分。 4．B级企业。得分为60分(含)～70分(不含)；或得分在70分以上，但具有下列情形之一的：(1)属于国家限制发展的行业；(2)资产负债率得分为5分以下；(3)利息偿还率得分在8．1分以下；(4)到期信用偿付率得分在9．6分以下。 5．C级企业。得分为60分(不含)以下；或得分在60分以上，但具有下列情形之一的：(1)生产设备、技术和产品属国家明令淘汰，(2)资不抵债(3)企业已停产半年以上；(4．存在逃废银行债权的行为，(5)利息偿还率得分在2．7分以下}(6)到期信用偿付率得分在3．6分以下。 国家开发银行企业信用等级评定 国家开发银行企业信用等级评定实行AAA级、AA级、A级、BBB级、BB级、B级、C级七级。行业信用等级用预警信号表示，分为绿信号、黄信号、红信号三种。地区信用等级用风险程度表示，分为低风险、较低风险、中等风险、较高风险、高风险五类。 中国银行客户信用评级 按照《中国银行客户信用评级办法》从偿债能力、获利能力、经营管理、履约情况、发展能力与潜力五个方面进行评价，定期评定、适时调整，目前中国银行的信用评级方法和评级标准属于银行内部掌握的信贷工具，不向社会公布，仅为银行内部管理服务。 中国银行的客户信用等级分为AAA级、AA级、A级、BBB级、BB级、B级、CCC级、CC 级、C级和D级，共十个信用等级。

{财务管理信用管理}人民银行信用评级管理指导

{财务管理信用管理}人民银行信用评级管理指导

（一）工商行政管理部门核发的《企业法人营业执照》和税务管理部门核发的《税务登记证》副本复印件并出示副本原件； （二）公司章程； （三）注册资本验资报告复印件并出示原件； （四）信用评级工作制度和内部管理制度； （五）最近三年的财务报表； （六）经物价部门核定或备案的收费标准； （七）办公场所及组织机构的设置情况； （八）法定代表人及其高级管理人员（指副总经理以上人员）的身份证明复印件、简历及有关资料。 四、信用评级机构应具备以下信用评级工作制度和内部管理制度： （一）信用评级程序细则； （二）信用评级方法规则； （三）专业评估人员执业规范； （四）信用评级报告准则； （五）信用评级工作实地调查制度； （六）信用评级评审委员会管理制度； （七）跟踪评级及复评制度； （八）防火墙制度、回避制度等避免利益冲突的相关制度；

（九）业务信息保密制度； （十）违约率检验制度； （十一）信用评级结果公示制度。 五、从事信用评级业务的信用评级机构应遵循以下原则： （一）按照国家有关法律、法规、政策和中国人民银行有关规定，开展信用评级业务；（二）根据独立、公正、客观、科学的原则设定信用评级方法体系，采用宏观与微观、动态与静态、定量与定性相结合的科学分析方法，确定被评对象的信用等级； （三）严格依据公开的评级方法和程序，独立地开展信用评级工作，保证评级的公正性、一致性、完整性，信用评级结果不受任何单位和个人的影响； （四）信用评级机构和评估人员如与被评对象有利益关系的，应当回避。 六、信用评级机构要依据国家有关法律、行政法规、政策，按照中国人民银行对信用评级要素、标识及含义的要求(见附件)，在对债务人主体的财务状况、风险管理、经营能力、盈利能力等整体信用状况进行分析的基础上，对债务的违约可能性及清偿程度进行综合判断，并以简单、直观的符号表示信用等级。 七、信用评级机构应遵循以下信用评级程序： （一）被评对象与信用评级机构当事双方签订评级合同，支付评估费。 （二）被评对象按合同规定向信用评级机构提供所需的真实、完整的有关资料、报表。（三）信用评级机构收到被评对象提供的资料、报表后，在合同规定期限内按有关规定进行详细审核，并就被评对象经营及财务状况组织现场调查和访谈。

中国银监会关于规范商业银行使用外部信用评级的通知-银监发[2011]10号

中国银监会关于规范商业银行 使用外部信用评级的通知 银监发〔２０１１〕１０号 各银监局，各政策性银行、国有商业银行、股份制商业银行，邮政储蓄银行： 为进一步规范商业银行使用外部信用评级机构和使用外部信用评级结果，防范商业银行因外部评级调整产生的系统性风险，现将有关事项通知如下： 一、商业银行应当审慎使用外部信用评级，外部信用评级结果不应直接作为商业银行的授信依据。 二、商业银行应当指定专门部门负责在授信业务过程中管理全行的外部信用评级使用情况，确保外部评级机构具有独立性、专业能力和评级公信力。 （一）商业银行在决定使用外部信用评级机构时，应当对其进行下列内容的尽职调查： １．具有法人资格，在形式和实质上均保持独立性；

２．具有一定规模的实缴注册资本与净资产； ３．拥有足够数量具有资信评级业务经验的评级从业人员； ４．具有健全的组织机构、内部控制机制和管理制度； ５．具有完善的信用信息数据库系统，以及相匹配的营业场所、技术设施； ６．具有健全的业务制度，包括信用等级划分及定义、评级标准、评级程序、评级委员会制度、评级信息披露制度、跟踪评级制度、信息保密制度、评级业务档案管理制度等； ７．具有良好的职业声誉，无重大不良记录； ８．其他需要调查的内容。 （二）商业银行在使用外部评级结果时，应当知悉评级原理并阅读相关披露文件，外部评级结果只能作为内部判断的补充参考。 （三）商业银行应当建立外部评级机构的持续评估机制，至少每两年对评级机构的独立性、专业性与内部控制能力进行一次评估。商业银行应当将认可的外部评级机构的变更情况和评估报告书面报送中国银监会（或其派出机构）及中国银行业协会。 三、商业银行的重大投资行为原则上应以内部评级为依据。

决策树算法介绍(DOC)

3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，

村镇银行客户信用评级管理办法

**村镇银行客户信用评级管理办法 第一章总则 第一条为进一步规范**村镇银行（下称“本行”）客户信用评级管理，防范授信业务风险，完善本行内部评级体系，依据中国银行业监督管理委员会颁布实施的《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》（银监发[2008]67号），并结合本行实际，制定本办法。 第二条客户信用评级属于债务人评级，是本行对授信客户和担保客户资信状况的评价确认。客户信用评级结果是本行授信业务授权管理、客户准入和退出管理的重要依据，是授信审批决策、授信定价、授信资产风险分类的重要参考因素。 第三条本行客户信用评级遵循以下原则： （一）统一标准：总行统一制定评级管理办法，由各级机构获得评级专业资格人员进行实施。同一客户在本行内部只能有一个评级。 （二）集中认定：除中小企业业务部门管理的中小企业业务新模式下的中小企业客户，其他客户等级认定集中在总行和一级分行。 （三）定期评估：每年根据客户最新年度财务报表及其他经营管理状况进行评级更新。

（四）动态调整：客户状况发生重大变化时，及时进行评级更新。 第四条本办法适用于本行总行及国内机构的非金融机构公司类客户信用评级工作。 第二章基本概念 第五条客户信用等级本行将客户按信用等级划分为A、B、C、D四大类，分为AAA、AA、A、BBB+、BBB、BBB-、BB+、BB、BB-、B+、B-、CCC、CC、C、D十五个信用等级。D 级为违约级别，其余为非违约级别。各信用等级含义如下：AAA：信用极佳，具有很强的偿债能力，未来一年内几乎无违约可能性。 AA：信用优良，偿债能力强，未来一年内基本无违约可能性。 A：信用良好，偿债能力较强，未来一年内违约可能性小。 BBB+：信用较好，具有一定的偿债能力，未来一年内违约可能性较小，违约可能性略低于BBB级。 BBB：信用较好，具有一定的偿债能力，未来一年内违约可能性较小。 BBB-：信用较好，具有一定的偿债能力，未来一年内违约可能性较小，违约可能性略高于BBB级。 BB+：信用一般，偿债能力不稳定，未来一年内存在一

商业银行信用评级报告模版

商业银行信用评级报告模版 银行年度信用评级报告 经过对银行有关资料的认真分析和实际调查研究，该行年度信用等级为级，现提出以下具体评估报告： 一、基本概况 该行外部经营环境情况：包括政策环境，该行受政策及上级行的影响，在行业中经营优势或劣势；区域环境，该行所在地区的经济状况及变化，对银行业的影响，该行在地区经营中的优势和劣势；近期有何重大变更事项，如迁址、主要领导人变更等。 二、资产风险状况分析 （一）资产安全性分析 1、资产组合对资产风险度的影响 根据银行的现金类资产（包括：现金及银行存款、存放央行款项、存放联行款项、存放同业款项）、信贷类资产（包括：短期贷款、贴现、应收进出口押汇、中长期贷款、广义逾期贷款）、投资（包括：短期投资、一年内到期的长期投资、长期投资，投资应为国债投资）、固定资产（包括：固定资产净值、固定资产清理、在建工程、待处理固定资产净损失）、其他资产（为资产总额减上述四项资产）五大类占总资产的比重（可采用图表方式列示），分析该行资产配置状况。根据表内外加权风险资产率判断该行风险度的高低，并简要列示该行的高风险资产。

2、贷款质量 （1）贷款质量现状。 以五级分类法或其他评估贷款质量的方法，分析贷款质量。对主要不良贷款户的成因、采取的措施及效果进行分析。分析并说明当年新增不良资产的金额、笔数、形成的主要原因（不良贷款形成的原因：政策性因素、经济环境因素、银行信贷风险管理因素等）。 （2）贷款风险集中程度。 根据该行贷款的行业分布、客户分布分析状况说明贷款的风险集中程度，判断贷款的发放是否充分运用风险分散原理及对整体贷款质量是否构成影响或威胁，或揭示潜在风险。 3、非贷款类资产质量 如果该行有非贷款类不良资产，说明非贷款类不良资产的总额，占总资产的比重，以及各项非贷款类不良资产的数额、成因、变化情况。 4、信用证、担保、承兑汇票三项表外业务风险分析 信用证的基本情况、垫款金额、形成原因。担保的基本情况、垫款金额、形成原因。承兑的基本情况、垫款金额、形成原因。 小结：对该行资产安全性作总体评价，概括说明该行资产的总体风险度，突出说明该行资产安全性的特征，并对风险发生的原因、背景进行深入分析。

决策树算法的原理与应用

决策树算法的原理与应用 发表时间：2019-02-18T17:17:08.530Z 来源：《科技新时代》2018年12期作者：曹逸知[导读] 在以后，分类问题也是伴随我们生活的主要问题之一，决策树算法也会在更多的领域发挥作用。江苏省宜兴中学江苏宜兴 214200 摘要：在机器学习与大数据飞速发展的21世纪，各种不同的算法成为了推动发展的基石.而作为十大经典算法之一的决策树算法是机器学习中十分重要的一种算法。本文对决策树算法的原理，发展历程以及在现实生活中的基本应用进行介绍，并突出说明了决策树算法所涉及的几种核心技术和几种具有代表性的算法模式。 关键词：机器学习算法决策树 1.决策树算法介绍 1.1算法原理简介 决策树模型是一种用于对数据集进行分类的树形结构。决策树类似于数据结构中的树型结构，主要是有节点和连接节点的边两种结构组成。节点又分为内部节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性, 叶节点表示一个类. 决策树(Decision Tree),又称为判定树, 是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式表达的预测分析模型，决策树算法被评为十大经典机器学习算法之一[1]。 1.2 发展历程 决策树方法产生于上世纪中旬，到了1975年由J Ross Quinlan提出了ID3算法，作为第一种分类算法模型，在很多数据集上有不错的表现。随着ID3算法的不断发展，1993年J Ross Quinlan提出C4.5算法，算法对于缺失值补充、树型结构剪枝等方面作了较大改进，使得算法能够更好的处理分类和回归问题。决策树算法的发展同时也离不开信息论研究的深入，香农提出的信息熵概念，为ID3算法的核心，信息增益奠定了基础。1984年，Breiman提出了分类回归树算法，使用Gini系数代替了信息熵，并且利用数据来对树模型不断进行优化[2]。2．决策树算法的核心 2.1数据增益 香农在信息论方面的研究，提出了以信息熵来表示事情的不确定性。在数据均匀分布的情况下，熵越大代表事物的越不确定。在ID3算法中，使用信息熵作为判断依据，在建树的过程中，选定某个特征对数据集进行分类后，数据集分类前后信息熵的变化就叫作信息增益，如果使用多个特征对数据集分别进行分类时，信息增益可以衡量特征是否有利于算法对数据集进行分类，从而选择最优的分类方式建树。如果一个随机变量X的可以取值为Xi（i=1…n），那么对于变量X来说，它的熵就是

建立有效的银行内部信用评级系统

建立有效的银行内部信用评级系统 摘要利用内部评级进行信用风险管理是当前银行风险控制的发展趋势。本文 综述了建立内部评级系统的原则和方法，同时结合我国实际，分析在我国银 行界建立内部评级系统面临的问题，并提出相应的政策建议。 关键词内部信用评级评级原则评级方法 1 引言 九十年代以来，随着全球经济的一体化和国际金融市场的膨胀，金融行业发生了一些革命性的变化。在金融自由化的旗帜下，各国金融监管当局纷纷放松管制允许混业经营，形成了万马奔腾的竞争局面。金融交易的急剧膨胀、新的金融工具的不断出现、以及衍生工具的大量使用、金融产品的市场价格（尤其是利率、汇率）波动的加剧，使得金融市场越来越复杂，金融机构面临的风险越来越大，其中最引人注目的是信用风险在金融风险中比重增大。世界银行的一份报告指出，信用风险成为银行破产的主要原因。因此，商业银行越来越重视信用风险的控制和管理，许多国际化大银行自行研究和开发了新的信用风险管理技术。 银行内部评级系统是信用风险管理中发展最快，应用最广泛的技术。2001年1月16日，巴塞尔委员公布了最新的资本协议草案，其中最重要的内容就是允许银行使用内部评级作为确定资本金权重的基础，并给出了统一的计算资本金的公式。这一举措无疑将极大地激励银行提高自身的风险管理水平。新协议将于2004年正式生效，建立银行内部评级系统是大势所趋。然而，我国目前还没有真正建立科学的银行内部信用评价体系，没有形成一个以内部信用评级为基础的管理模式，这无疑在国际化竞争中处于不利地位。因此，建立有效的银行内部评级系统是我国银行风险管理应着重进行的基础性工作。 信用风险是因客户违约或客户信用等级下降而引起可能损失的风险，由违约风险、头寸风险和清偿风险三部分组成。 银行开展业务是基于信用的存在。银行发放贷款时，和客户约定到期还本利息，但如果客户没有履行约定则会对银行造成损失，这即违约风险。违约风险一般用违约概率PD （probability of default）度量。头寸风险是指暴露在信用风险下头寸大小的不确定性。未来的收入、支出比较确定时，头寸风险小，如分期抵押贷款。信用证、衍生产品等未来头寸很不确定的，头寸风险大。头寸风险通常用违约风险暴露EAD（exposure at default）衡量。当客户违约时，银行有可能从客户或第三方追回赔偿，这主要取决于抵押、担保等状况，如果清偿率（recovery rate）不足以弥补银行的风险暴露，就会造成特定违约损失LGD（loss given default）。信用风险是上述三种风险的综合，信用风险损失量也可由上述三方面衡量。 银行内部信用评级的目的是量化地评价客户的信用风险水平，它是运用一定的方法对借款人如期还本付息能力和意愿进行综合评价，并用简单的评级符号表示信用风险的相对大小。信用风险处理的难点在于难以精确地量化。信用评级事实上对信用风险作了一定的量化，并且为更进一步的量化奠定基础，为银行对客户授信和信贷资产定价提供依据，使资产状况变得明晰。如果信用评级是准确的，则能在此基础上进行有效的信用分析和资产管理，使得银行在科学分析的基础上为可能的风险损失提供足够的但又不浪费的资本金，提高银行运作效率、增加利润，并且在遭受损失时仍保持较高的财务灵活性。这对银行来说有重大意义。 本文对银行内部信用风险评级的原则、方法等方面进行综述，同时结合我国实际，

XX银行一般法人客户信用评级办法

XX银行一般法人客户信用评级办法 第一章总则 第一条为规范一般法人客户信用评级（以下简称“信用评级”或“评级”）工作，量化信用风险管理，根据《中国人民银行信用评级管理指导意见》、《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》等相关办法、指引的规定，结合本行实际，特制定本办法。 第二条本办法所称一般法人客户信用等级评定，系指运用科学的计量方法和模型，对评级对象一定经营期间内的经营业绩和信用表现进行调查、分析、评价和审定，对客户的信用风险做出客观、公正的综合评价，并以简单、直观的符号表示其评价结果。 第三条一般法人客户信用评级结果是本行授信和授权管理、一般法人客户准入和退出的重要依据，也是授信审批、风险定价、资产风险分类的重要参考。本办法客户信用评级系指年度评级，即一个年度内一般法人客户对应唯一有效信用等级。 第四条本行一般法人客户信用评级工作遵循“独立、公正、客观、科学”的基本原则，采用宏观与微观、动态与静态、定量与定性相结合的科学分析方法，确定被评对象的信用等级。

第五条一般法人客户信用评级分为内部评级和公开评级，内部评级和公开评级采用相同的评级方法和程序。内部评级是本行内部管理的工具，其结果对外保密；公开评级是由本行与被评对象签订评级合同，在征得被评对象同意后，对评级结果向媒体进行公示的金融服务。 第二章评级对象 第六条一般法人客户评级对象系指本行有确定意向或已经为之提供授信服务的经合法登记注册的事业法人，和其他中、大型公司法人。中、大型客户的划型标准以工信部联企业2011年300号文件为准。银行同业客户、小微企业客户的信用等级评定办法另行制定。 为本行授信客户提供保证担保的企、事业一般法人客户原则上应参与评级。 第七条集团客户根据其提供的集团合并报表和相关资料进行信用评级。无法提供集团客户合并报表的，对其子公司进行单户评级。 第八条以下一般法人客户可不予评级： （一）在本行仅办理低风险授信业务的客户； （二）在本行仅办理委托贷款的借款人。 第九条一般法人客户的行业分类应严格按照国民经济行业分类标准（GB/T 4754－2011）（下同）执行，根据客户主营业务范围确定其行业归属。

决策树算法介绍

3.1分类与决策树概述 3.1.1分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病 症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是E—个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数 据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这 里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种 问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2决策树的基本原理 1. 构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D,建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是 “差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3 个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={ “优”，

决策树分类算法与应用

机器学习算法day04_决策树分类算法及应用课程大纲 决策树分类算法原理决策树算法概述 决策树算法思想 决策树构造 算法要点 决策树分类算法案例案例需求 Python实现 决策树的持久化保存 课程目标： 1、理解决策树算法的核心思想 2、理解决策树算法的代码实现 3、掌握决策树算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定

1. 决策树分类算法原理 1.1 概述 决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。 相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想 通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。 实质：通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见 假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑

上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中： ◆绿色节点表示判断条件 ◆橙色节点表示决策结果 ◆箭头表示在一个判断条件在不同情况下的决策路径 图中红色箭头表示了上面例子中女孩的决策过程。 这幅图基本可以算是一颗决策树，说它“基本可以算”是因为图中的判定条件没有量化，如收入高中低等等，还不能算是严格意义上的决策树，如果将所有条件量化，则就变成真正的决策树了。 决策树分类算法的关键就是根据“先验数据”构造一棵最佳的决策树，用以预测未知数据的类别 决策树：是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。

2020年(金融保险)中国农业银行客户信用等级评定办法

（金融保险）中国农业银行客户信用等级评定办法

中国农业银行客户信用等级评定办法 中国农业银行文件 农银发［2003］135号 关于印发《中国农业银行客户信用等级评定办法》的通知 各省、自治区、直辖市分行，新疆兵团分行，各直属分行： 现将《中国农业银行客户信用等级评定办法》印发给你们，请认真贯彻执行。执行中遇到的情况和问题，请及时报告总行（信贷管理部）。 附件：1、中国农业银行客户信用等级评定办法 2．中国农业银行客户信用等级评定办法修订说明 二○○三年七月三十日 主题词：贷款业务信用等级办法通知 附件1 中国农业银行客户信用等级评定办法 第壹章总则 第壹条为科学评价客户信用状况，有效防范信贷风险，提高信贷资产质量，根据中国农业银行信贷管理基本制度规定，制定本办法。 第二条本办法所称客户是指财务管理制度健全，能提供会计报表的企事业法人、合伙类企业、个人独资企业、法人客户分支机构（依法独立运营，单独或独立核算，且经总X公司授权）和其他经济组织。 第三条客户信用等级评定，是指按照统壹的财务和非财务指标及标准，以偿债能力和意愿为核心，从信用履约能力、偿债能力、盈利能力、运营及发展能力等方面，对农业银行客户进行综合评价和信用等级确定。 第四条农业银行客户信用等级评定采取定量分析和定性分析相结合的方法，遵循

统壹标准、严格程序、分级管理、动态调整的原则。 第五条农业银行客户信用等级评定是农业银行信贷管理的基础性工作，评定结果是我行客户准入退出、信贷风险审查、信贷定价、授权授信管理的重要依据。第二章评定对象 第六条农业银行信用等级评定对象按行业和客户性质分为农业、工业、商贸、房地产开发、建筑安装、外资、事业法人、银行、证券X公司、非银行金融机构类客户（证券X公司除外）、综合等11类客户评价指标体系。 第七条本办法所称农业、工业、商贸、房地产开发、建筑安装类客户按中华人民共和国国民经济行业分类国家标准进行划分。 第八条本办法所称外资客户是指依法在中华人民共和国境内设立的外商独资、中外合资和中外合作企业（包括港、澳、台出资企业）。 第九条本办法所称事业法人是指由国家许可设立，从批准成立之日起具有法人资格且取得执业许可证或依法经核准登记取得法人资格的事业单位。 第十条本办法所称银行类客户是指经中国人民银行批准在中华人民共和国境内设立的中资、中外合资、城市信用社、农村信用社和外商独资商业银行及其分支机构。 第十壹条本办法所称证券X公司是指经中国证券监督管理委员会核准在中华人民共和国境内设立的中资、中外合资、外资证券X公司和基金管理X公司。 第十二条本办法所称非银行金融机构类客户是指在中华人民共和国境内依法定程序成立的具有法人资格的非银行类金融法人（证券X公司除外），主要包括财务X公司、信托投资X公司、保险X公司、资产管理X公司、期货交易所、金融租赁X公司等金融客户。

银行信用评级系统

3. 3系统功能分析 3.3.1定义系统边界 系统的边界是系统区别于环境或另一系统的界限，它把系统从所处的环境中分离出来，由定义和描述一个系统的某些特征来形成。当构造系统时，首先需要确定系统的边界在哪里，在对信用评级系统进行分析时，具体需要考虑的内容主要有:什么是系统的组成部分、什么是系统的外部、谁(参与者)使用系统系统 为哪些角色提供哪些特定功能(即用例）等内容。 按以上内容分析信用评级系统的定义主要包括: 1)系统功能主要有:数据导入功能、客户经理申请进行信用评级CPD评级 和打分卡评级)功能、评级信息查询功能、评级审批人员进行评级审批、统计分析、参数管理和系统管理等功能。 2)公司客户管理系统是外部系统，数据导入功能与公司管户管理系统有数据接口。 3、客户经理和评级审批人员参与的功能属于系统的边界范围之内。 3.3.2识别参与者 参与者是用户作用于系统的一个角色，存在于系统的外部，表示一个用例的使用者在与这个用例进行交互时所扮演的角色，每个系统之外的任何实体都可以用一个或者多个参与者来代表。通常代表与系统交互的人、硬件设各或另一系统。同时，参与者有自己的目标，通常通过与系统的交互而实现。 通过对信用评级系统的需求分析，可以确定系统的参与者主要有两类:公司客户管理系统(外部系统)和系统使用的用户。系统使用的用户包括客户经理、审批人和系统管理员三类，其中客户经理是客户信用评级流程的发起人;审批人是评级流程的各级审批参与者，分为:初评复核人、评级审批人和有权认定人: 系统管理员是用户和评级参数的系统管理人。 参与者的用例关系如图3-6所示: 3.3.3识别用例 在UMI,中，用例被定义成参与者与系统在交互中执行的一系列动作，而用例模型描述外部参与者（Acior )所理解的系统功能，用来获取需求，并对系统的开发进行规划和控制。大部分用例将在项目的需求分析阶段产生，用来准确获取用户需求。此外，用例还将驱动系统分析、系统设计、系统实现等其它软件。 通过对软件企业信用评级管理系统的需求分析，初步确定系统中有如下用例存在: 1) 信用数据报送：软件企业用户将评级信息上报信用报送，进入评审; 2)自动评级:根据软件企业用户填报的一些信息计算客户的信用级别。 3)信息查询：查询正在审批的软件企业用户相关信息; 4)历史修改查询:查询客户在审批过程中的历史修改信息: 5)各级流程审批:初评信息经过复评的审核，修改，最终形成软件企业用户的评级信息; 6)统计分析:根据选择的查询条件，生成客户的报表信息，报表信息可以 下载成Excel格式的文件。其中报表类型分为:信用等级客户数统计表、地区分 类客户数统计表、行业分类客户数统计表、客户性质分类客户数统计表: 7)手工调级:审批流程结束后，由相关权限人员对评级结果直接进行等级

信用评级方法汇总

信用评级汇总 2、“信用度量制”方法(Credit Metrics) “信用度量制”(CreditMetrics)是由.摩根与其它合作者(美洲银行、KMV公司、瑞士联合银行等)在已有的“风险度量制”方法基础上，创立的一种专门用于对非交易性金融资产如贷款和私募债券的价值和风险进行度量的模型。①风险度量制方法(RiskMetrics)所要解决的问题是：“如果明天是一个坏天气的话，我所拥有的可交易性金融资产如股票、债券和其它证券的价值将会有多大的损失?”。而信用度量制方法(CreditMetrics)则是要解决这样的问题：如果下一个年度是一个坏年头的话，我的贷款及贷款组合的价值将会遭受多大的损失呢?② 我们在前面曾谈及，由于贷款是不能够公开进行交易的，所以我们既无法观察到贷款的市值(P)，也不能够获得贷款市值的变动率(σ)。但是人们仍然可以通过掌握借款企业的以下资料来解决这个问题。这些资料包括： ①参见：《信用度量制》，技术文件，.摩根公司，纽约，1997。在1998年，开发出“信用度量制”和“风险度量制”产品的.摩根集团又建立了一家独立的名为“风险度量制”集团的公司。 ②参见：Anthony Saunders，Credit Risk Measurement，John Wiley & Sons，1999, 。 ③关于贷款组合的受险价值量计算我们将在第三节进行详细讨论。 为了说明“信用度量制”方法，我们来看一看怎样计算一笔贷款的受险价值量，并且讨论一下围绕着计算受险价值所涉及到的相关技术问题。 一旦人们获得了这些资料，他们便可以计算出任何一项非交易性的贷款和债券的P值和σ值，从而最终可利用受险价值方法对单笔贷款或贷款组合的受险价值量进行度量。③ 借款人的信用等级资料 在下一年度里该信用级别水平转换为其它信用级别的概率 违约贷款的收复率 用“信用度量制”方法计算单笔贷款的受险价值量的例子 二、现代信用风险度量模型比较分析

企业CRM系统中决策树算法的应用

企业CRM系统中决策树算法的应用 河北金融学院郭佳许明 保定市科技局《基于数据挖掘的客户关系管理系统应用研究》09ZG009 摘要：客户资源决定企业的核心竞争力，更多的关心自己的销售群体，并与之建立良好的、长期的客户关系，提升客户价值，对全面提升企业竞争能力和盈利能力具有重要作用。本文以某企业销售业绩为对象，利用决策树分类算法，得到支持决策，从而挖掘出理想客户。 关键字：客户关系管理；数据挖掘；分类算法 决策树分类是一种从无规则、无序的训练样本集合中推理出决策树表示形式的分类规则的方法。该方法采用自顶向下的比较方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较，然后根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论。 本文主要研究决策树分类算法中ID3算法在企业CRM系统中的应用情况。 1.ID3算法原理 ID3算法是一种自顶向下的决策树生成算法，是一种根据熵减理论选择最优的描述属性的方法。该算法从树的根节点处的训练样本开始，选择一个属性来区分样本。对属性的每一个值产生一个分支。分支属性的样本子集被移到新生成的子节点上。这个算法递归地应用于每个子节点，直到一个节点上的所有样本都分区到某个类中。 2.用于分类的训练数据源组 数据挖掘的成功在很大程度上取决于数据的数量和质量。我们应从大量的企业客户数据中找到与分析问题有关的，具有代表性的样本数据子集。然后，进行数据预处理、分析，按问题要求对数据进行组合或增删生成新的变量，从而对问题状态进行有效描述。 在本文研究的企业数据中，是将客户的年龄概化为“小于等于30”、“30到50之间”和“大于50”三个年龄段，分别代表青年、中年和老年客户，将产品价格分为高、中、低三档等，详见表1，将企业CRM系统数据库中销售及客户信息汇总为4个属性2个类别。4个属性是客户年龄段、文化程度、销售地区、产品档次，类别是销售业绩，分为好和差两类。

完整word版,决策树算法总结

决策树研发二部

目录 1. 算法介绍 (1) 1.1.分支节点选取 (1) 1.2.构建树 (3) 1.3.剪枝 (10) 2. sk-learn中的使用 (12) 3. sk-learn中源码分析 (13)

1.算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一，既可以作为分类算法，也可以作为回归算法。决策树算法又被发展出很多不同的版本，按照时间上分，目前主要包括，ID3、C4.5和CART版本算法。其中ID3版本的决策树算法是最早出现的，可以用来做分类算法。C4.5是针对ID3的不足出现的优化版本，也用来做分类。CART也是针对ID3优化出现的，既可以做分类，可以做回归。 决策树算法的本质其实很类似我们的if-elseif-else语句，通过条件作为分支依据，最终的数学模型就是一颗树。不过在决策树算法中我们需要重点考虑选取分支条件的理由，以及谁先判断谁后判断，包括最后对过拟合的处理，也就是剪枝。这是我们之前写if语句时不会考虑的问题。 决策树算法主要分为以下3个步骤： 1.分支节点选取 2.构建树 3.剪枝 1.1.分支节点选取 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。常用的衡量指标有熵和基尼系数。 熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。比如，A班有10个男生1个女生，B班有5个男生5个女生，那么B班的熵值就比A班大，也就是B班信息越混乱。 基尼系数：同上，也可以作为信息混乱程度的衡量指标。

有了量化指标后，就可以衡量使用某个分支条件前后，信息混乱程度的收敛效果了。使用分支前的混乱程度，减去分支后的混乱程度，结果越大，表示效果越好。 #计算熵值 def entropy(dataSet): tNum = len(dataSet) print(tNum) #用来保存标签对应的个数的，比如,男：6，女：5 labels = {} for node in dataSet: curL = node[-1] #获取标签 if curL not in labels.keys(): labels[curL] = 0 #如果没有记录过该种标签，就记录并初始化为0 labels[curL] += 1 #将标签记录个数加1 #此时labels中保存了所有标签和对应的个数 res = 0 #计算公式为-p*logp，p为标签出现概率 for node in labels: p = float(labels[node]) / tNum res -= p * log(p, 2) return res #计算基尼系数 def gini(dataSet): tNum = len(dataSet) print(tNum) # 用来保存标签对应的个数的，比如,男：6，女：5 labels = {} for node in dataSet: curL = node[-1] # 获取标签 if curL not in labels.keys(): labels[curL] = 0 # 如果没有记录过该种标签，就记录并初始化为0 labels[curL] += 1 # 将标签记录个数加1 # 此时labels中保存了所有标签和对应的个数 res = 1