揭秘风控黑科技：如何用KS指标精准预测违约风险？

Part 1. 直观理解区分度的概念

在银行信贷风控建模中，我们常常需要评估不同模型的区分度，即模型在预测违约风险时的能力。区分度的概念可简单理解为模型能否有效地区分好坏客户，即违约与非违约客户。如果模型能够准确地将违约客户与非违约客户区分开来，我们就可以更有信心地依据模型结果来做出风险决策。

Part 2. KS统计量的定义

KS统计量是一种常用的衡量模型区分度的指标，它衡量的是模型对好坏客户排序的能力。具体而言，KS统计量是基于累积分布函数的差异来计算的。我们通过将样本按照模型预测的风险分数进行排序，然后计算违约客户和非违约客户累积分布函数的差值，即得到KS统计量。

Part 3. KS的计算过程及业务分析

KS的计算过程包括以下几个步骤：

1. 将样本按照模型预测的风险分数进行排序；

2. 计算违约客户和非违约客户的累积分布函数；

3. 计算累积分布函数的差值，得到KS统计量。

KS统计量的值越大，表示模型区分度越好，即模型能够更准确地将违约客户和非违约客户区分开来。通过对KS统计量的分析，我们可以评估模型的预测能力，并根据业务需求来确定合适的模型阈值。

Part 4. 风控中选用KS指标的原因分析

为什么在风控建模中选择KS指标作为评估模型区分度的指标呢？这是因为KS具有以下几个优点：

1. 直观性：KS统计量反映了模型对好坏客户排序的能力，其值越大，表示模型区分度越好，更容易被业务人员理解和接受。

2. 不受违约率的影响：KS统计量不受违约率的影响，能够准确反映模型对好坏客户的区分能力，适用于不同违约率的数据集。

3. 易于比较：KS统计量可以方便地比较不同模型之间的区分度，从而选择最优模型。

Part 5. ROC曲线的几何绘制及理解

除了KS统计量，我们还可以通过绘制ROC曲线来评估模型的区分度。ROC曲线是以不同阈值下模型的真正例率（TPR）和假正例率（FPR）为坐标绘制的曲线。ROC曲线能够直观地展示模型在不同阈值下的表现，从而帮助我们选择最适合的阈值来平衡风险和收益。

Part 6. 从几何角度解释KS与ROC的关系

从几何角度来解释KS与ROC的关系，可以帮助我们更好地理解这两个指标。KS统计量可以看作是ROC曲线上纵坐标（TPR）与横坐标（FPR）之间的最大垂直距离。因此，KS越大，表示ROC曲线越凸起，模型区分度越好。

Part 7. KS检验的理解应用

在风控建模中，我们可以使用KS检验来评估模型是否具有统计显著性。KS检验的基本思想是通过对模型预测分数进行随机重排，得到一组随机分数，然后计算随机分数对应的KS统计量。将原始模型的KS统计量与随机分数的KS统计量进行比较，如果原始模型的KS统计量明显大于随机分数的KS统计量，就可以认为模型具有统计显著性，即模型的预测能力不是由随机因素引起的。

Part 8. KS的计算代码（Python）

以下是一个简单的Python示例代码，用于计算KS统计量：

import numpy as np

def calculate_ks(y_true, y_pred):
    sorted_index = np.argsort(y_pred)
    sorted_y_true = y_true[sorted_index]
    num_positive = np.sum(sorted_y_true)
    num_negative = len(sorted_y_true) - num_positive
    cumulative_positive = np.cumsum(sorted_y_true) / num_positive
    cumulative_negative = np.cumsum(1 - sorted_y_true) / num_negative
    ks = np.max(np.abs(cumulative_positive - cumulative_negative))
    return ks

# 示例用法
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0])
y_pred = np.array([0.3, 0.6, 0.8, 0.2, 0.5, 0.1])
ks = calculate_ks(y_true, y_pred)
print("KS statistic:", ks)