厚积薄发的博客

xn中，那么，对于其中一个变量xi来说，其蕴含的信息越多，那么它对于判断A属于0还是1的贡献就越大，xi的信息价值就越大，xi的IV就越大，它就越应该进入到入模变量列表中。挑选入模变量过程比较复杂，需要考虑的因素很多，比如：变量的预测能力，变量之间的相关性，变量的简单性（容易生成和使用），变量的强壮性（不容易被绕过），变量在业务上的可解释性（被挑战时可以解释的通）等等。WOE越大，这种差异越大，这个分组里的样本坏样本可能性就越大，WOE越小，差异越小，这个分组里的坏样本可能性就越小。

俗话说，路遥知马力，日久见人心。在风控中也是如此，我们常从时间维度提取借款人在不同时间点的特征，以此来判断借款人的风险。在实践中，这类特征通常会占到80%以上。由于是通过时间切片和聚合统计函数来构造，因此一般被称为时间滑窗统计特征。

信贷风险管理是一门艺术，更是一门科学