信用

信用减值损失是损益类科目，与资产减值损失反映的情况一致，只是针对的事项不同。 应收款项减值对应的是信用减值损失，存货、固定资产减值对应的是资产减值损失。该科目增加记借方，减少记贷方。 来源： https://www.cnblogs.com/RogerLu/p/12418889.html

SAP SD基础知识之信用风险管理概述 一，概要简介 在SAP系统中，有信用/风险管理的独立功能，通过FI和SD，目的是为了最小化交货和提供服务中的信用风险。有了信用管理功能，我们可以定义如何根据信用来处理客户以及设置系统以在相关的业务交易中反映这些信用流程。 自动信用控制和派生锁（resulting blocks）是销售和装运的一部分，信用代表可以使用这些功能快速有效地处理紧急交易。信贷管理包括下列特点： · 根据信贷管理的需要，可规定基于判据多样性的自动化信贷检查。我们还可规定在销售和分销循环的那些临界点，应执行这些检查。 · 关键性的信贷状况，可通过内部电子邮件自动通知有关信贷管理人员。 · 信贷代表应处在这样的位置上，他能快速而准确地审查客户的信贷状况，并根据信贷政策决定是否延长信贷。 信用代表在这里定义， 二，不同形式的付款担保Different Forms of Payment Guarantee SAP系统为我们提供了多种选项用于应收款的付款担保，所有这些不同的付款担保形式都包含在风险管理中。我们可以根据提供的安全水平来区分不同的付款担保形式。 在信用管理中，我们可以根据风险类别来分组我们的客户并为每个风险类别设置一个最大信用限制；我们如何设置这些分配依赖于我们想授予客户的信用水平。 我们也可以使用下列付款担保形式来减少应收款包含的风险： ·

在 SAP系统中，信贷是由信贷控制范围管理的。信用控制范围是一个为客户指定和控制信用限额的组织单元。依赖于公司的需求，应收款可以使用集中的或者分散的信用政策来管理。 按法人的要求，我们可实行集中式，非集中式或混合式的信贷管理。如果我们的信贷管理是集中式的，则可把我们的全部公司代码定义为一个信贷控制范围。反之，如果我们的信贷政策需要非集中式的信贷管理，则可把每个或每组公司代码定义为一个信贷控制范围。 信贷控制范围在这里定义， 分散的组织结构: 使用分散的信用政策，每个公司代码可以为它的客户确定它自己的信用数据。一个销售组织只可以分配给一个公司代码，一个业务交易只可以分配给一个信用控制范围。 集中的组织结构:在集中的组织结构中，公司代码组合到信用管理的一个信用控制范围。通过这种方式，我们可以为客户执行跨公司代码的信用管理。如下的配置， 将所有公司代码分配给同一个信贷控制范围，说明是集中式的信用管理。 信用控制范围的货币-分散的Currency of Credit Control Area-Decentralized:每个信用控制范围设置了一个缺省的货币。 信用控制范围的货币-集中的Currency of Credit Control Area-Centralized: 如果信用控制范围包含的公司代码的本地货币不同于信用控制范围的货币，则应收款会按信用控制范围的货币重新计算

不同于国外的网贷平台以信用借款标为主，在中国，我们投资网贷平台会看到多样借款标，而投资人往往弄不清自己投资的标属于什么类型的标，特点怎么样，风险如何。 抵 押 标 定义：借款人用自己的房屋车辆等实物在平台进行抵押后所发布的借款标。抵押物需要经过评估并在相关部门（房管局或车管所）办理抵押登记手续。对于抵押物，平台大都采取非足值抵押，一般为抵押物评估净值的60%-80%。 特点：平台借款标显示标记“押”，抵押标是经过网站经过严格核查借款人资产负债，根据借款人的信用状况，签订抵押担保手续，借款人必须在约定期限内如数归还借款否则出借人有权处理抵押物用以偿还约定的借款本金利息罚息违约金等其他费用。相比其他借款标，假若平台发布的借款标都是真实，有抵押物的借款标相对更安全 风险：抵押标主要有两方面的风险，一是由于信息的不对称，借款者有可能伪造资料，抵押物重复抵押，存在骗贷的可能，另一方面则是平台对抵押物估值不当，贷款额度虚高等问题。所以，对于抵押标，投资者一需要查看借款标是否真实，抵押手续是否完善，是否在相关部门办理备案手续，并且要注意平台对抵押物的估值是否存在虚高的现象。 担 保 标 定义：由个人或第三方机构对借款人的借款提供担保而发布的借款标的，一旦借款人出现逾期未还款的情况，担保人或担保机构有责任对其担保的借款项目承担垫付、追偿等连带责任。 特点：担保借款标通常标记“担”字

1、只有牛逼的人才配欠钱 王健林曾一度是中国首富，但是你知道王健林欠银行多少钱吗？ 具体数字我也不知道，但是可以肯定的是，他欠了银行不少钱，几千亿是有的。 但是，我想说的是：这个世界上越牛逼的人，欠的钱越多。 你们美国欠了世界多少钱吗？美国是全球最大的债务国，欠全世界的钱已经达到20万亿美元了！ 20万亿美元什么概念？它相当于25个苹果公司市值之和，或50个阿里巴巴市值之和，或262个百度市值之和，甚至把美国拍卖光，也是资不抵债。 但是凭什么美国就可以向世界欠那么多钱？ 其根本原因是：它是世界上唯一的超级大国。 它的地位决定了自己在全世界的信用。美国发行国债，全世界都得来买，非洲一个穷国家要是发行国债，有国家敢买吗？ 有人说美国就好比这个市场上的黑社会老大，他给每个摊主打白条，拿走别人的东西。 人们也许不敢不收美国白条，但他说不定就动武。你还敢吗？ 这就是强者的天下。 同样的道理：王健林凭什么可以从银行贷款那么多，因为他旗下有大量资产：比如万达广场数目一直在增加，现在有112座，都是各大城市的商业载体，价值不可估量，这个是万达地产最重要的投资物业，同时万达集团旗下有很多上市公司，A股有万达院线，美股有AMC，港股还有万达酒店发展和万达地产等等。 所以银行才放心的借钱给他，因为他的资产支撑起了他的信用。 也是同样的道理：贾跃亭现在也欠了外面很多钱，那凭什么他就可以在美国生活

信用标准评分卡模型开发及实现 的文章，是标准的评分卡建模流程在R上的实现，非常不错，就想着能不能把开发流程在Python上实验一遍呢，经过一番折腾后，终于在Python上用类似的代码和包实现出来，由于Python和R上函数的差异以及样本抽样的差异，本文的结果与该文有一定的差异，这是意料之中的，也是正常，接下来就介绍建模的流程和代码实现。 #####代码中需要引用的包##### import numpy as np import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle from sklearn.feature_selection import RFE, f_regression import scipy.stats.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression import math 二、数据集准备 加州大学 机器学习数据库中的german credit data，原本是存在R包”klaR”中的GermanCredit，我在R中把它加载进去，然后导出csv，最终导入Python作为数据集 ############## R ################# library(klaR

按照编码规则: 统一代码为18位，统一代码由十八位的数字或大写英文字母（不适用 I 、O、Z、S、V ）组成，由五个部分组成： 第一部分（第1位）为登记管理部门代码，9表示工商部门；( 数字或大写英文字母 ) 第二部分（第2位）为机构类别代码;( 数字或大写英文字母 ) 第三部分（第3-8位）为登记管理机关行政区划码；( 数字 ) 第四部分（第9-17位）为全国组织机构代码；( 数字或大写英文字母 ) 第五部分（第18位）为校验码( 数字或大写英文字母 ) 正则编写: 统一社会信用代码:/^[^_IOZSVa-z\W]{2}\d{6}[^_IOZSVa-z\W]{10}$/g 开始写的没有写好开始结束,...^开始,$结束要补上 单个校验时可使用:test方法;数组时使用match方法. 企业注册号的正则,它的规则是15位数字字母组成:/^[A-Za-z0-9]\w{14}$/g 统一代码为18位，统一代码由十八位的数字或大写英文字母（不适用 I 、O、Z、S、V ）组成，由五个部分组成： 第一部分（第1位）为登记管理部门代码，9表示工商部门；( 数字或大写英文字母 ) 第二部分（第2位）为机构类别代码;( 数字或大写英文字母 ) 第三部分（第3-8位）为登记管理机关行政区划码；( 数字 ) 第四部分（第9-17位）为全国组织机构代码；( 数字或大写英文字母 ) 第五部分（第18位

本博文将针对消费贷款领域的信用评分及其模型进行相关研究探讨。虽然人人都可以通过对借款方在Lending Club(国外最大的P2P网站)和Prosper上的历史借贷数据进行分析，但我相信，了解消费信贷行为、评分机制和贷款决策背后的工作原理可以帮助投资人更好的在市场中进行决策，获得收益。 消费信贷一直是推动世界领先国家经济转型的主要力量。在过去的50年里，消费开支也因此有所增加。根据纽约联邦储备银行家庭债务和信用季度报告,2014年8月，消费者负债总额为11.63万亿美元，其中74%为按揭和净值贷款，10%为学生贷款，8%为汽车贷款，以及6%为信用卡债务。消费信贷需求增长率极高，自动化风险评估系统势在必行。 信用评分 信用评分最早始于上世纪50年代初。信用评分最初使用 统计学方法 来区分优秀和不良贷款。最初，信用评分的重点是是否要给贷方发放贷款，后来，这种行为转变成了 申请人评分（applicant scoring） 。信用评分借着申请人评分这一项成为了一项成功的评价系统。 在信用评分中，信贷价值假设会在未来的几年保持稳定，贷方会对申请人是否会在未来的12个月内出现90天以上的逾期支付进行评估。申请成功时的最低评分界限是该分值边际良好和不良贷款几率相比而来。申请者贷款1-2年以来的数据，加上相应的信用记录将帮助建立申请者未来2年左右的申请评分模型。 行为评分（Behavioral

如今在银行，P2P等各种贷款业务机构，普遍使用信用评分，对客户实行打分制，以期对客户有一个优质与否的评判。但是不是所有人都知道信用评分卡还分A,B,C卡三类！所以，如果你只知道ABC是Gary的ABC汤，那就赶紧来补习下这些知识吧~~ A卡（Application score card）申请评分卡 B卡（Behavior score card）行为评分卡 C卡（Collection score card）催收评分卡 三种卡的介绍，请直接看这篇文章：比较全面的说了三种打分机制。 梁世栋博士的《行为评分和贷后风险管理研究》http://www.docin.com/p-516772778.html 这三种打分机制的区别在于： 1.使用的时间不同。分别侧重 贷前、贷中、贷后 ； 2.数据要求不同。 A卡一般可做贷款0-1年的信用分析，B卡则是在申请人有了一定行为后，有了较大数据进行的分析，一般为3-5年，C卡则对数据要求更大，需加入催收后客户反应等属性数据。 3.每种评分卡的模型会不一样。在A卡中常用的有 逻辑回归 ， AHP [层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）]等，而在后面两种卡中，常使用 多因素逻辑回归 ，精度等方面更好。 3.检测评分卡中客户群的 特征变化 ，已经这些变化对评分卡分值的冲击。 2.计算 某些特定参数 ，用以触发某些行动

function CheckSocialCreditCode(Code) { 　　var patrn = /^[0-9A-Z]+$/; 　　//18位校验及大写校验 　　 if ((Code.length != 18) || (patrn.test(Code) == false)) 　　　　{ 　　　　　　alert("不是有效的统一社会信用编码！"); 　　　　 } 　　else 　　{ 　　　　var Ancode;//统一社会信用代码的每一个值 　　　　var Ancodevalue;//统一社会信用代码每一个值的权重 　　　　var total = 0; 　　　　var weightedfactors = [1, 3, 9, 27, 19, 26, 16, 17, 20, 29, 25, 13, 8, 24, 10, 30, 28];//加权因子 　　　　var str = '0123456789ABCDEFGHJKLMNPQRTUWXY'; 　　　　//不用I、O、S、V、Z 　　　　for (var i = 0; i < Code.length - 1; i++) 　　　　{ 　　　　Ancode = Code.substring(i, i + 1); 　　　　Ancodevalue = str.indexOf(Ancode); 　　　　total = total +