2.3.2　样本选取

确定了逾期定义之后，我们需要选取建模样本来拟合得到评分卡模型。对于建模样本的选取，如果距今时间较长，选取的客户样本特性可能与当前的新增客户差异较大，导致用学习到的模型预测当前客户效果不佳；如果距今时间较短，近期申请客户的贷后表现还不充分，也会使得模型在学习过程中误把潜在的逾期客户当作正常客户，导致总结出错误的客户特性。因而我们需要定义观察期和表现期，观察期为建模样本横跨的历史区间，表现期则为模型预测的时间长度，如图2-1所示。

图2-1　观察期和表现期

为了找到最合理的观察期和表现期，通常会利用账龄分析（Vintage Analysis）的方法，观察所有核准后的客户在每个账龄上的逾期表现，从而确定表现期的长度，如图2-2所示。

图2-2　某互联网金融平台账龄分析曲线

我们仍然以某互联网金融平台的逾期样本为例，观察不同账龄下逾期人数的变化，可以看到放款9个月后逾期人数的增长趋于平缓，说明9个月是账户的成熟期，可以作为该平台客户表现期的长度。