因果推断在金融风控中的落地应用
📚 共计 30 章节
01
因果推断与风控概述
什么是因果推断?为什么风控需要因果?从相关到因果的思维转变。
思维转变
风控基础
02
潜在结果框架
个体处理效应、平均处理效应、条件平均处理效应。
ITE
ATE
CATE
03
有向无环图(DAG)
图模型基础、d-分离、后门准则与前门准则。
因果图
后门准则
04
混淆偏差
什么是混淆变量?如何识别与消除混淆?
混杂
调整
05
选择偏差
样本选择偏差、幸存者偏差在风控中的体现。
幸存者偏差
样本选择
06
工具变量法
IV的三大假设、两阶段最小二乘法(2SLS)、弱工具变量问题。
IV
2SLS
07
断点回归设计(RDD)
精确断点与模糊断点、带宽选择、在信用评分卡中的应用。
RDD
信用评分
08
双重差分法(DID)
平行趋势假设、经典DID与多期DID、在营销策略评估中的应用。
DID
平行趋势
09
倾向性得分匹配(PSM)
倾向性得分估计、匹配方法、平衡性检验。
PSM
匹配
10
逆概率加权(IPW)
IPW估计量、稳定性权重、在逾期样本加权中的应用。
IPW
加权
11
双重稳健估计
AIPW、TMLE、结合倾向性得分与结果回归。
AIPW
TMLE
12
异质性处理效应
CATE估计、因果森林、S-Learner与T-Learner。
CATE
因果森林
13
元学习器
S-Learner、T-Learner、X-Learner、R-Learner的原理与对比。
元学习
对比
14
因果森林
随机森林的因果版本、诚实树、在用户分层中的应用。
因果森林
分层
15
贝叶斯因果推断
贝叶斯网络、结构学习与参数学习、在反欺诈中的应用。
贝叶斯
反欺诈
16
结构因果模型(SCM)
do-演算、反事实推理、在策略模拟中的应用。
SCM
do-演算
17
时间序列因果推断
Granger因果、因果冲击反应函数、在宏观经济风控中的应用。
Granger
时间序列
18
因果发现算法
PC算法、FCI算法、LiNGAM、在变量关系挖掘中的应用。
PC
FCI
LiNGAM
19
A/B测试与因果推断
随机化实验设计、样本量计算、MDE、在风控策略迭代中的应用。
A/B测试
MDE
20
风控策略评估中的因果推断
如何评估催收策略效果?如何评估提额策略效果?
策略评估
催收
21
反事实预测
合成控制法、因子模型、在贷后管理中的应用。
合成控制
反事实
22
因果推断与机器学习融合
特征选择中的因果思维、可解释性、反事实解释。
可解释性
特征选择
23
因果推断在反欺诈中的应用
识别虚假交易、团伙欺诈的因果结构。
反欺诈
团伙检测
24
因果推断在信用评估中的应用
收入与还款能力的因果链、教育水平的工具变量。
信用评估
IV
25
因果推断在额度管理中的应用
额度与违约的因果效应、动态额度调整策略。
额度管理
动态调整
26
因果推断在定价策略中的应用
利率与违约风险的因果识别、价格弹性估计。
定价
价格弹性
27
因果推断在营销响应中的应用
优惠券与激活率的因果效应、 uplift建模。
Uplift
营销
28
因果推断在贷后管理中的应用
催收策略的因果效应、还款提醒的时机选择。
贷后
催收
29
因果推断的落地挑战
数据缺失、非依从性、外部有效性、可复制性危机。
挑战
外部有效性
30
因果推断工具与实战
DoWhy、EconML、CausalML库的使用与案例实战。
DoWhy
EconML
CausalML