AKULAKU消费分期老客建模报告：风险评估与模型效能

"该文档是AKULAKU公司关于消费分期老客payoffbili6模型的建模报告，详细介绍了模型的构建过程和评估指标，包括样本概况、模型效果、ROC曲线、KS曲线、Lift曲线、等频分箱、分数分布、累积分数分布、PSI稳定性和策略建议等关键内容。" 在金融风控领域，模型的性能评估至关重要。本报告首先概述了建模样本的基本情况，包括样本的月份统计分布，这有助于理解数据的时间序列特征。接着，报告重点阐述了几种常用的模型评估指标： 1. ROC曲线：ROC曲线是一种用于衡量二分类模型性能的图形工具，它展示了真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)之间的关系。ROC曲线下的面积越大，表明模型的区分能力越强，即模型在识别好坏样本时的性能更优。 2. KS曲线：KS曲线基于Kolmogorov-Smirnov检验，通过比较好坏样本的累计分布差异来评估模型风险区分能力。KS值越大，说明模型在区分高风险和低风险客户方面的效果越好。 3. Lift曲线：Lift曲线反映了模型相对于随机选择的提升程度。Lift值越大，表明模型预测坏账的能力越强。报告中通过将评分等频分为20份，计算了坏客户累积比例与样本数累积比例的提升度，以直观展示模型的抓取坏客户能力。 此外，报告还探讨了等频分箱、分数分布和累积分数分布，这些方法有助于分析模型在不同分数段的表现。等频分箱将分数均匀划分为多个区间，分析每个区间的违约率；分数分布则展示了训练集和测试集中好客户、坏客户的比例；累积分数分布则提供了选择阈值的依据，向上累积用于确定拒绝阈值，向下累积用于确定通过阈值。 PSI（Population Stability Index）是评估样本分布稳定性的指标，PSI值越小，表明测试样本与建模样本之间的评分分布差异越小，模型的稳定性越高。最后，报告给出了模型的使用建议，包括模型类型（xgb）、版本号（v1.0）以及样本的相关统计信息，如坏客户比例、训练和测试集的时间范围等。 这份报告详尽地揭示了模型构建和评估的全过程，为AKULAKU的风控决策提供了坚实的数据支持。