2025 年 Q4 冲刺提分计划 ：《个人贷款》信用评分卡变量稳定性精讲——IV 值筛选高区分度变量实操指南

在备战 2025 年银行从业资格考试的个人贷款部分时，信用评分卡变量稳定性的相关知识是重点之一。今天，我们就来深入探讨一下如何通过 IV 值（信息价值）筛选高区分度变量。

一、IV 值的概念及重要性

IV 值是衡量变量预测能力的重要指标。它反映了变量对目标变量的区分能力。IV 值越大，说明该变量在预测违约或其他目标时的效果越好。

二、实操步骤

1. 数据准备

   • 收集相关数据，包括自变量（特征）和因变量（目标变量，如是否违约）。
   • 确保数据的完整性和准确性。

2. 计算变量的基础指标

   • 计算每个自变量的WOE 值（Weight of Evidence，证据权重）。
   • WOE 值的计算公式为：WOE = ln(好客户占比 / 坏客户占比)。

3. 计算 IV 值

   • 使用以下公式计算 IV 值：IV = ∑(好客户占比 - 坏客户占比) * WOE。

4. 变量筛选标准

   • 一般来说，IV 值大于 0.5 被认为是具有强预测能力的变量。
   • IV 值在 0.1 到 0.5 之间为中等预测能力。
   • IV 值小于 0.1 则预测能力较弱，可考虑舍弃。

5. 迭代优化

   • 对筛选出的高区分度变量进行进一步的分析和建模。
   • 观察模型效果，必要时调整变量组合。

三、学习方法建议

1. 理解原理

   • 深入理解 IV 值的计算原理和背后的统计学概念。

2. 多做练习

   • 通过实际的数据集进行练习，熟悉操作流程。

3. 参考案例

   • 查看相关的案例分析，了解在实际业务中的应用。

4. 总结归纳

   • 总结常见的变量特征和 IV 值分布规律，以便快速判断变量的质量。

总之，掌握通过 IV 值筛选高区分度变量的方法对于提高信用评分卡的准确性和稳定性至关重要。希望各位考生通过以上的介绍和实操步骤，在备考中能够取得优异的成绩！

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