評分卡模型是乙個"**"模型，**的物件是未來一段時間的違約的概率。
（1） 未來
（2） —段時間
（3） 違約
**需要的資訊是當前及過去一段時間的資訊。
兩個要素：
（1） 當前及過去
（2） 一段時間
假設我們基於今天某批申請者的資訊來建立評分卡模型**未來一
約概率，這是不可能的，因為我們沒有開"上帝之眼"，不知道這批違約行為。
所以，只能拿那些己經有了完整的表現期的歷史申請資料來做模型。
假設今天是2017-4-16,那麼2016-4-16的申請者（並且是成功放貸的）的一年表現期已經知道
表現期為2016-4-16~2017-4-16，那麼觀察期就是2016-4-16以及之前的一段時間的視窗。
補充說明：
1.觀察點的設計：
觀察點的設計有額外的講究，其中涉及到乙個mob的概念。而所謂mob，全稱month on book，等於觀察點減去貸款發放時間。所以，觀察點的設計在於貸款發放時間往後推mob期，mob的長短關係到模型的觀察期以及觀察期生成的時間切片變數。
2.觀察期過長或過短的影響：
- 乙個過長的觀察期，可能會導致客戶不在你的mob內，大批樣本無法進入模型
- 乙個過短的觀察期，則會導致樣本無法生成足夠多有效的時間切片變數
3.時間切片變數：
- 時間區段的行為變數，例如過去3個月平均消費金額、過去6個月消費平均次數等
假如，現在我們的模型表現期為1年，觀察期為1年，觀察點為什麼時候呢？也就是說當我們有乙個客戶在2018-1-1號來申請貸款，貸款機構需要用現有的模型對該申請人進行乙個申請評分，評估他未來表現期內觸發壞樣本屬性的概率，那麼該模型採用的客戶樣本是什麼時候申請進件的？
答案：因為上面定義的表現期是1年，那麼往前推一年，觀察點大概為2017-1-1號左右某段時間區間，因為觀察期也是1年，所以再往前推1年（即觀察期：2016-1-1到2017-1-1），利用這1年(即：2016-1-1到2017-1-1)所有觀察點內申請人一些資訊建立模型的觀察變數，然後再往後推一年（即表現期：2017-1-11到2018-1-1），所有在觀察點內的申請人在這一年時間內(即2017-1-11到2018-1-1)的表現情況來定義違約。然後來訓練出乙個模型。對2018-1-1號的申請人進行評分。所以申請評分卡模型有著天然的滯後性，需要不斷的對其模型進行監控。
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