企业信用评分卡模型概述
企业信用评级在全球金融领域有广泛应用。它涉及到公司管理，企业债发行，企业融资，企业上市，企业并购，个人炒股和购买公司债券等多个场景。
企业债发行
企业主体信用评级越高，意味着该企业抗风险能力、盈利能力越强，发债融资成本越低。作为企业董事会，管理者，决策者应该了解企业主要财务指标，了解自身企业评级。
企业发债时都需要评级。国内评级这块主要分为AAA、AA+、AA、AA-、A+。企业评级过低会限制某些工具的发行额度、交易场所可质押性等等
如果是评级太低，企业发行债券没人买。目前广大投资者的投资门槛是AA。
企业上市
企业上市融资时也需要信用评级。目前国内只有优质企业才能上市融资，上市牌照是很难拿的。
如果财务指标和资质不达标，则不能上市。
企业并购
企业并购是企业之间的兼并和收购行为。如果收购方不能很好了解对方企业评级，买来的企业可能是包装过的垃圾企业。
失败企业并购会让企业背上巨大债务负担。
个人炒股
个人炒股投资者如果不懂企业评级，也难以买到优质股，容易被人忽悠买到垃圾股。建议不会数据科学的人趁早离开股市和金融投资，否则可能欠下巨额债务。
如果个人通过学习机器学习模型，可以识别有价值企业，股票，债券，财富升值概率显著高于不懂模型的人。
企业信用评级模型如何搭建？企业如何才能通过信用评级? 标准普尔、穆迪，惠誉国际，中诚信等知名评级机构的评级规则如何破解？
欢迎各位同学了解python信用评分卡建模（附代码） ：
企业信用风险评级-python信用评分卡应用(企业债，并购，融资，上市)
公司管理者应该学习企业信用评级
企业主体信用评级越高，意味着该企业抗风险能力、盈利能力越强，发债融资成本越低。作为企业董事会，管理者，决策者应该了解企业主要财务指标，了解自身企业评级。
企业发债时都需要评级。
国内评级这块主要分为AAA、AA+、AA、AA-、A+。
企业评级过低会限制某些工具的发行额度、交易场所可质押性等等
如果是评级太低，企业发行债券没人买。目前广大投资者的投资门槛是AA
企业上市融资时也需要信用评级。目前国内只有优质企业才能上市融资，上市牌照是很难拿的。
如果财务指标和资质不达标，则不能上市。
个人炒股投资者如果不懂企业评级，也难以买到优质股，容易被人忽悠买到垃圾股。
企业并购是企业之间的兼并和收购行为。
如果收购方不能很好了解对方企业评级，买来的企业可能是包装过的垃圾企业。
失败企业并购会让企业背上巨大债务负担。
课程中涉及到部分城投公司
江苏城投企业建模数据部分展示
课程中Python企业评级模型的AUC高于0.94，f1分数高达0.8，模型综合性能卓越
国内外知名评级公司包括：标准普尔、穆迪，惠誉国际，中诚信等公司。这些知名评级机构业务繁多，主要是通过自动化模型评级为主，人工审核为辅。
既然评级公司用模型评级，我们也可以用模型来逆向破解评级公司的规则。
机器学习模型可以逆向破解评级机构规则，让企业参加评级时把重要时间和精力放在评级机构关注指标上，显著提高高评级通过率。
评分卡开发流程
本课程通俗易懂，深度解析评分卡模型的各个细节，犹如庖丁解牛，各个击破。
课程会横向讲解评分卡模型是如何一步一步搭建的。
数学原理
课程还会讲述逻辑回归的信用评分卡搭建背后的算法原理，数学公式。
取数
课程教会学员如何取数，什么是vintage？什么是样本窗口期？
变量筛选
课程教授如何筛选变量，如何构建衍生变量。
课程提供python脚本和数据下载
课程提供视频中展示脚本和建模数据，并定期更新优化。学员可以下载后跟着视频一起演练。
模型运行后输出详细信息，包括变量的统计分析。
评分卡生成（score card）
python脚本可以生成一个评分卡模块（score card），详细保存每个变量有哪些分箱，每个分箱如何计分。这方便业务方和领导参考决策。
拒绝推断reject reference
课程讲述了拒绝推断reject reference重要概念
模型验证
课程还讲述模型验证的概念，建模数据需要分为train训练数据，test测试数据，oot更远时间段验证数据。此教程是市面上最全面讲述评分卡教程。
(模型验证的部分指标展示)
（模型验证方法论）
模型部署和监控
此教程还概述模型部署和监控知识。模型部署是存在众多问题的，模型具有操作风险，经常会遇到模型线上线下数据不一致情况，变量映射错误，数据传输丢包，脚本漏写等等各种复杂情况。
从模型训练，模型打包，模型验证，模型部署，模型监控，重新训练模型，最终形成了一个模型开发周期闭环。
（模型开发周期流程图）
python部分建模脚本展示
randomForest.py
python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)
https://ke.qq.com/course/package/43071
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
df=pd.read_excel(readFileName)
list_columns=list(df.columns[:-1])
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=0)
#n_estimators表示树的个数，测试中100颗树足够
forest=RandomForestClassifier(n_estimators=trees,random_state=0)
forest.fit(x_train,y_train)
print("random forest with %d trees:"%trees)
print("accuracy on the training subset:{:.3f}".format(forest.score(x_train,y_train)))
print("accuracy on the test subset:{:.3f}".format(forest.score(x_test,y_test)))
print('Feature importances:{}'.format(forest.feature_importances_))
plt.barh(range(n_features),forest.feature_importances_,align='center')
plt.yticks(np.arange(n_features),names)
plt.title("random forest with %d trees:"%trees)
plt.xlabel('Feature Importance')
决策树可视化
神经网络可视化
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