基于Logistic模型的个人信用评分体系研究_余文建

个人信用等级评分表

最新个人信用等级评分表

注1：健康状况 良好=无住院记录；一般=非重大疾病住院记录；差=有重大疾病住院记录 注2：社会信誉指社会知名度、社会职务、影响力等 注3：信用评分的量化指标必须与面谈人员的主观评价相结合，因为评分体系不可能涵盖所有因素，所有这部分得分必须完全由面谈人员根据与贷款申请人的接洽（包括气质、谈吐、素养、礼貌、思路、衣着等）给出。 信用分数对应的信用级别：

说明： 1、A级：表示债务人能够极好的债务安全保障。尽管各种各样的债务保护因素可能发生变化，但这些变化不大可能损害债务人相当稳定的偿债能力。 2、B级：表示债务人能够提供很好的债务安全保障。他们比A级债务人的级别低，只是因为存在其他因素使长期风险比A级债务人稍高。 3、C级：表示债务人能提供较好的债务安全保障。但是，可能存在一些会对将来产生不利影响和损害的因素。 4、D级：表示债务人能够提供必要的债务安全保障。然而从长时期来看，可能缺乏一些保护因素或某些保护因素不可靠。 5、E级：表示债务人债务安全保障是不可靠的。他们承担债务的能力中等，不能很好地保证将来偿还债务，质量的不确定性是这一等级债务的突出特征。 6、F级：表示债务人债务安全保障较差。从长期来看，他们按时偿付债务的能力可能不充足。 评分依据： 一、婚姻状况 已婚且夫妻关系好的客户，会比单身者更具有稳定性， 二、技术职称 是客户工作能力的见证。相对来说，有各等级工程师、经济师、会计师、优秀教 师等职称的借款人，往往信用较好。 三、工作状况 稳定性较高的行业从业人员也可以获得加分。如公务员、教师、医生以及一些效 益好的企业员工，时尚行业和媒体人士由于具有较强的消费能力，评级也会偏上。“餐 饮娱乐业的从业人员，获得高评级的可能性较小。” 四、经济能力 个人收入证明提供详细、收入稳定、收入增长有长远性展望的人士，都会得到比较高的评级。

Logistic模型应用

基于logistic模型的2014年影响中国各省城市化水平的 经济地理因素分析 摘要：本文利用2013年中国31个省份的数据，从经济与地理位置两个因素出发，运用logistic回归的方法在SPSS软件上进行分析。结果显示：中国城市化发展水平不仅与经济密切相关，而且与其地理位置也有很大的关系，地区间城市化发展水平差距较明显，城市化各方面的因素水平发展不平衡。 关键词：logistic模型，城市化水平，SPSS软件

目录 一、引言 (3) 二、Logistic模型 (3) 1. 基本概念 (3) 2. 统计原理 (4) （1）logit变换 (4) （2）Logistic回归模型 (4) （3）统计检验 (4) 三、基于logistic模型的我国各省城市化水平影响因素实证分析 (5) 1．数据来源与说明 (5) 2．模型检验 (5) 3．模型的建立与预测 (7) 四、结论 (7) 参考文献 (8)

一、引言 城市化的定义众多，本文参照《中华人民国国家标准城市规划术语》，认为城市化是“人类生产与生活方式由农村型向城市型转化的历史过程，主要表现为农村人口转化为城市人口及城市不断发展完善的过程。”城市化是一个系统的动态过程，包含了人口、经济、社会、城市建设等各方面变化的影响。它是经济发展和社会进步的必然结果，反过来也推动了经济的发展和社会的进步。 中国大陆的城市化进程在不同的时期具有不同的特点，总的来看城市化水平普遍较低，并已成为制约国家经济、社会和谐发展的主要原因之一。因而，各地区普遍把推进城市化进程作为经济、社会发展战略的一项重要目标选择。当前中国大陆已经进入了城市化水平的持续上升发展时期，此时对这样一个过程实施有效、客观、科学、动态的监测，从而及时发现并解决城市化进程中出现的难题，就必须加强对中国大陆城市化水平质与量等方面的考察和研究。这对于我们这样一个人口众多、区域经济发展不平衡的国家尤为重要。 本文不仅分析影响城市化水平的经济因素，还加入了地理位置对其城市化发展的影响。由于地理因素数据不是数值型变量，因此我们引用logistic回归方法对其进行建模。 二、Logistic模型 1.基本概念 Logistic回归分析就是针对因变量是定型变量的回归分析，这与一般的回归分析不同。在实际生活中，我们会经常遇到因变量是定型

逻辑回归模型分析见解

1.逻辑回归模型 1.1逻辑回归模型 考虑具有p个独立变量的向量,设条件概率为根据观测量相对于某事件发生的概率。逻辑回归模型可表示为 （1.1） 上式右侧形式的函数称为称为逻辑函数。下图给出其函数图象形式。 其中。如果含有名义变量，则将其变为dummy变量。一个具有k个取值的名义变量，将变为k-1个dummy变量。这样，有 （1.2） 定义不发生事件的条件概率为 （1.3） 那么，事件发生与事件不发生的概率之比为 （1.4） 这个比值称为事件的发生比(the odds of experiencing an event),简称为odds。因为00。对odds取对数，即得到线性函数， （1.5） 1.2极大似然函数 假设有n个观测样本，观测值分别为设为给定条件下

得到的概率。在同样条件下得到的条件概率为。于是，得到一个观测值的概率为 （1.6） 因为各项观测独立，所以它们的联合分布可以表示为各边际分布的乘积。 （1.7） 上式称为n个观测的似然函数。我们的目标是能够求出使这一似然函数的值最大的参数估计。于是，最大似然估计的关键就是求出参数，使上式取得最大值。 对上述函数求对数 （1.8） 上式称为对数似然函数。为了估计能使取得最大的参数的值。 对此函数求导，得到p+1个似然方程。 （1.9） ，j=1,2,..,p. 上式称为似然方程。为了解上述非线性方程，应用牛顿－拉斐森(Newton-Raphson)方法进行迭代求解。 1.3牛顿－拉斐森迭代法 对求二阶偏导数，即Hessian矩阵为 （1.10） 如果写成矩阵形式，以Ｈ表示Hessian矩阵，Ｘ表示 （1.11） 令

个人信用等级评定

个人信用等级评定 个人信用等级评定的主要内容包括： （一）信用等级划分标准 与企业信用等级评定相似，个人的信用等级是对个人借款人的还款意愿、还款能力的综合度量，通过基于评估指标体系的积分进行划分，依信用度高低划分AAA、AA、A、BBB、BB和B级： 1.AAA级。综合得分90以上，客户的收入水平很高，偿债意愿很强，社会地位很高，家庭环境非常优越，一般可获得60万元额度的贷款。 2.AA级。综合得分在80分至89分，客户的收入水平高，偿债意愿强，社会地位高，家庭环境非常优越，一般可获得10万的贷款授信额度。 3.A级。测评得分在70至79分之间，客户的收入水平高，偿债意愿较强，社会地位较高，家庭环境比较优越，一般可获得5万元贷款的授信额度。 4.BBB级。得分在60至69分之间，客户的收入水平中等，有偿债意愿，有一定社会地位，家庭环境良好，一般可获得1万元贷款授信额度。 5.BB级。得分在50至59之间，客户的收入水平一般，有一定偿债意愿，社会地位一般，你家庭环境一般，一般只能获得5000元授信额度。 6.B级。得分在49分以下，客户的收入水平较低，偿债意愿不强，社会地位较低，家庭环境较差，一般只能获得3000元授信额度。 （二）信用等级测评方法 1.资格。借款人是否符合贷款对象要求；是否有隐瞒事实套取银行贷款及恶意透支行为；是否遵纪守法以及借款人诚实守信程度、对银行和其他债权人的还款记录等。 2.能力。包括借款人年龄、学历、职业、职务、职称等。 3.收入。包括借款人本人和家庭年收入、家庭人均收入、家庭负债总额、与家庭年收入额比重、月还本付期占家庭月收入的比重等。 4.环境。包括借款人单位的行业性质、经营状况和发展前景、借款人在现职年限等。 5.与银行的关系。包括是否为贷款银行客户、在银行贷款情况、借款人与银行的关系、借款人的信誉记录等。 6.测评指标。

个人征信系统数据仓库与信用评估模型的构建

Ａ Ｂ Ｃ Ｄ Ｅ １项 目 本月 累计 本年计划 占收入计划（％） ２１消费税３２５３２５４１４３７．８４３２增值税２２３２２３２６４３８．４４４３营业税 ２４５２４５３０８７７．９４５４专项调节税３３３３３３４３９２７．５８６５个人所得税２６０２６０３０１８８．６１７６证券交易税１７０１７０１８９２８．９９８７遗产税 １０６１０６１４３９７．３７９８土地增值税６５６５６３５１０．２４１０９企业所得税 １８７１８７２１６３８．６５１１其中：集体 ７５７５９０２８．３１１２私营５７５７６３７８．９５１３其他 ５５５５６２４８．８１１４１０城乡维护建设税２０７２０７２０３７１０．１６１５１１车船税２６９２６９１８８４１４．２８１６１２房产税１６５１６５１７６４９．３５１７１３屠宰税１３８１３８２６１９５．２７１８１４资源税 １２６１２６１８３０６．８９１９１５土地使用税４９４９１０８０４．５４２０１６印花税 １２０１２０２４９３４．８１２１１７滞纳金及补税罚款１７１７３９６４．２９２２ 收入合计 ３００５３００５３７５１５８．０１ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! １引言 １．１个人征信相关概念 个人征信，是指第三方中介机构（即征信机构）把分散在不同授信机构、司法机构、行政机构等社会各个方面的个人信用信息通过合法手段进行采集、加工、存储到一个或若干个数据库中，进而形成个人信用档案，让授信机构在授信决策时能方便、快捷地查询到完整、真实的信用信息和信用评分。个人征信体系是一个庞杂的系统，它由一 整套个人征信制度和方法，以及个人征信主体、手段和产品构成，是与个人征信有关的业务和活动的总称，主要包括个人信用信息基础数据库、征信相关的法律法规、征信服务机构、信用产品市场、政府监督管理和诚信教育６个方面内容。其中建立标准化的个人信用信息基础数据库系统是个人征信体系建设的核心，开发有效可靠的信用等级评估产品、建立个人信用评估机制是个人征信体系建设的目标，这将有助于对个人进行客观、科学的信用状况分析，是降低银行信贷风险、稳定金融秩序、促进经济增长的关键所在。 １．２国内外征信业发展现状 从国际经验看，征信系统的构建主要有３种模式，而这３种模式的共同特点是都建有集中管理的全国性甚至跨国性数据库。（１）美国模式：也称市场型模式，其信用体 个人征信系统数据仓库与信用评估模型的构建 黄岚１，张晓晖２，殷树友２ （１．吉林大学计算机科学与技术学院，长春１３００１２； ２．长春金融高等专科学校，长春１３００２２） ［摘要］建立、健全个人征信体系有助于降低信贷风险、稳定金融秩序和促进经济增长。随着个人信用信息数据量的增多以及对数据分析需求的加大，构建个人信用信息数据仓库，利用多维数据分析和数据挖掘等技术，开发信用评估等增值产品将会是个人征信体系发展的必经之路。 ［关键词］个人征信系统；数据仓库；信用评估；信贷风险决策；数据挖掘；智能算法［中图分类号］Ｆ８３０．５８９ ［文献标识码］Ａ ［文章编号］１６７３－０１９４（２００７）０６－００６０－０５ ［收稿日期］２００７－０３－２３ ［基金项目］吉林省科技发展计划项目资助（２００５０６０３－２） ［作者简介］黄岚（１９７４－），女，江西临川人，吉林大学计算机科学与技术学院副教授，博士，主要从事计算机应用研究工作。 运行上述程序得到的结果如下表４所示。 表４ 某市税务局税收数据汇总表 中国管理信息化 ＣｈｉｎａＭａｎａｇｅｍｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ ２００７年６月第１０卷第６期 Ｊｕｎ．，２００７Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．６

Logistic回归分析报告结果解读分析

Logistic 回归分析报告结果解读分析 Logistic 回归常用于分析二分类因变量（如存活和死亡、患病和未患病等）与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是” 或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。通过Logistic 回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic 回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic 回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。 1. Logistic 回归的用法 一般而言，Logistic 回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic 回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率（包括风险评分的建立）。 2. 用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度（risk ratio , RR）是用来描述某一因素不同状态发生疾病（或其它结局）危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR（odds ratio）值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的

胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，

个人信用评分表

个人信用评级指标 一、个人指标 个人指标主要描述个人的特征，从这些借款人的基本信息中，银行可以间接地了解到借款人的还款能力与还款意愿。个人指标主要包括： 1、年龄。年龄与借款人的收入能力和可支配财富有关。20岁以下的借款人，受其工作经验、学历程度等因素的影响，收入水平普遍较低，信用度最低，发生能力风险的可能性极大；20-30岁的借款人，随着工作经验和工作能力的不断提高，收入逐步上升，信用度随之提高；30-45岁的借款人，工作经验和工作能力处于人生的巅峰时期，收入水平最高、还款能力最强，发生能力风险的可能性最小；45-55岁的借款人，职业和收入相对稳定，随着年龄的增加，收入呈减少趋势，发生能力风险的可能性逐渐回升；55岁以上的借款人，大多数已离开工作岗位，收入水平下降，发生能力风险的可能性较大。 2、性别。一般认为女性的违约风险较小于男性。在我国，女性的法定退休时间比男性早5年，从实际情况看，女性在30-40岁的年龄区间收入水平最高，在35岁左右达到峰值；男性在35-45岁的年龄区间收入水平最高，在40岁左右达到峰值。因此，银行在能力风险分析中要考虑到性别的因素，适当加以调整。 3、婚姻状况。用于考察个人生活的稳定性。一般认为结婚的人生活更稳定，工作更勤奋，且大部分情况下，一个家庭有双份收入。有无子女也会影响到婚姻的稳定性，一般分为以下几种情况考虑：未婚、已婚无子女、已婚有子女、离异、其他。 4、受教育程度。按常规，受教育程度与收入水平成正比，受教育程度越高谋生手段越多，可工作的领域越广，则借款人的还款能力越强。包括：博士、硕士、大学、大专、高中专、初中及以下。 5、健康状况。良好的健康状况是稳定收入的保证，包括很好、良好、一般、差、很差。 6、单位类型。能体现收入稳定性和收入水平，便于评估借款人的还贷能力。我国目前的单位类型包括：机关事业单位、社会团体、国有企业、三资企业、上市公司、民营、私营、个体户和其他等。 7、行业情况。体现未来收入稳定性与收入水平。 8、职位或职称。体现收入水平和社会地位，这与薪酬制度有关。 9、就业年数及在现单位工龄。反映就业稳定性及收入能力。工作年限越短，收入的积累状况越差，反之，积累的收入较多。在现单位工龄越长如10年以上，借款人的就业稳定性越高，未来流动的可能性很小，信用度越高。在本职位工作年限较短如1以下的申请人提供前单位工作相关情况。 10、住房情况。一般认为住房情况可以反映借款人的稳定性，自有住房对应于较低的违约风险，并且必要时，可以作为抵押资产。住房情况一般包括：自置无按揭、自置有按揭、共有住宅、与父母同住、租用、集体宿舍、其他。 （二）经济指标 经济指标能够直接反映贷款申请人的还款能力! 主要包括： 1、个人月收入。这是反映借款人还款能力最直接的，也是最有效的指标。显然，个人月收入越高"收入的来源越稳定，还贷能力越强，违约风险越小。可以结合授信银行当地的经济水平划分为低收入、中等收入和高收入三个阶层。 2、家庭月收入。可以从另一个侧面反映还款能力。大部分情况下，个人代表家庭借款"因此还款来源可能来自家庭收入，这样"家庭月收入越高，则违约的风险越小。 3、家庭人均月收入，由于可能存在家庭成员多而导致家庭总的高收入，这个指标可以消除这种情况对银行审查的误导。 4、金融资产。包括股票、债券、存款、外汇、金银等，具有增值潜力和较强的变现能力，是充当质押或还款的有效来源。借款人持有的金融资产越多，说明其经济实力越强，还款能力越强。 5、其他资产。如遗产、自有车辆、除现住房外的其他房产等。可以考察借款人除第一收入来源以外的收入或者可支配财产。另外可以考察借款人的可抵押资产。 6、主要指商业保险。反映借款人抵抗意外事件的能力。我国居民投资理财型保险的可以认为具有较好的还款能力和意愿。 （三）信用指标 信用指标直接从过去的各种表现和行为反映借款人的还款意愿。主要包括： 1、是否有不良信用记录。主要考察借款人有无向银行贷款长期不还；有无信用卡透支久欠不还；有无

基于聚类的个人信用评分模型研究

邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新 金融电子 《ＰＬＣ技术应用２００例》 您的论文得到两院院士关注 徐向阳：讲师 基于聚类的个人信用评分模型研究 ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰｅｒｓｏｎａｌＣｒｅｄｉｔＳｃｏｒｉｎｇＭｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ （１．河南公安高等专科学校；２．河南师范大学）徐向阳 １ 葛继科 ２ Ｘｕ，ＸｉａｎｇｙａｎｇＧｅ，Ｊｉｋｅ 摘要：信用卡公司是一个服务性的金融企业，如何提高在服务过程中的服务质量，改进服务方法，使公司的决策更为准确及时，是信用卡公司追求的一个目标。本文介绍了神经网络方法及数据挖掘技术在信用卡公司对用户评分中的应用，对比分析了几种个人信用评分模型建模方法的特点，建立了一种决策树－神经网络个人信用评分模型，并针对该模型提出了一种近邻聚类算法，该算法在信用评分应用中可以得到较理想的结果。关键词：信用评分；神经网络；分类；聚类；决策树中图分类号：ＴＰ１８３ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｒｅｄｉｔｃｏｍｐａｎｙｉｓａｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｔｏｏｆｆｅｒｓｅｒｖｉｃｅｓｔｏｃｕｓｔｏｍｅｒｓ；ｉｔｉｓａｔａｒｇｅｔｆｏｒｃｒｅｄｉｔｃｏｍｐａｎｉｅｓｈｏｗｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅｓａｎｄｈｏｗｔｏｅｎｒｉｃｈｔｈｅｗａｙｓｏｆｓｅｒｖｉｃｅｓ，ａｎｄｈｏｗｔｏｍａｋｅｄｅｃｉｓｉｏｎｍｏｒｅｃｏｒｒｅｃｔｌｙａｎｄｊｕｓｔｉｎｔｉｍｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅ－ｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｃｒｅｄｉｔｃａｒｄｃｏｍｐａｎｙｆｏｒｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｈｉｃｈａｐｐｌｙｆｏｒｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇ．Ｃｏｎｔｒａｓｔｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｓｏｍｅｏｆｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌ，ａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌ．Ａｔｌａｓｔ，ｉｔｇｉｖｅｓａＶｉｃｉｎａｇｅ－ＥｘｔｅｎｄｅｄＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｉｔｓｕｓａｂｉｌｉｔｙａｎｄｕｔｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｒｅｄｉｔＳｃｏｒｉｎｇ，ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅ 文章编号：１００８－０５７０（２００６）０９－３－０２２９－０３ １引言 随着信用卡的出现和发展，银行及其他信用卡的发卡机构认识到了信用评分的作用及重要性。由于每天申请信用卡的人数众多，无论从经济的角度还是从人力的角度，发卡机构都不可能完全依赖人工对申请进行审批，必须有一套比人工主观判断具有更好预测能力的自动信用评分系统。 信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题，将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息（即＂好＂客户）和违约（即＂坏＂客户）两类。具体做法是根据历史上每个类别（如期还本付息、违约）的若干样本，从己知的数据中找出违约及不违约者的特征，从而总结出分类的规则，建立数学模型，用于测量借款人的违约风险（或违约概率），从而为消费信贷决策提供依据。 近几年，随着市场竞争的加剧以及计算机技术的发展，一些非参数统计方法以及人工智能模型逐渐被引入到个人信用评分模型中，如神经网络、专家系统、基因算法等均被应用到信用评分卡的开发之中。这些方法的引入在一定程度上克服了传统分析方法的综合分析能力差、缺乏整体概括能力的缺点，弥补了评价结果的一些不足。 神经网络技术（ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＮＮ）是一种对数据分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布、非线性的信用评分问题，但它存在解释性差、训练样本集大和训练效率低等缺点。利用基于聚类的 分类信用评分方法可以有效克服神经网络技术在信用评分中存在的问题。 ２国内外常用信用评估方法 随着信贷业务需要，国内越来越多的金融机构以业务对象的个人信用记录作决策参考，或附以一些评分方法，但毕竟以主观经验为主。 国外已经有人做了大量的工作。提出了各种评估 模型：有ＦＩＣＯ评分模型、 神经网络模型、贝叶斯分析模型等等。采用了各种数学的、统计学的、信息学的方法等等。取得了一定的效果，特别是ＦＩＣＯ评分模型，更是在西方发达国家成为信用评分事实上的标准。 ２．１标准数理统计模型 表１美国不同行业常用信用评分模型 基于标准数理统计理论的信用评分模型是对大量的个人消费贷款的历史信用数据进行科学的归纳、总结、计算而得到的量化分析公式。在美国，不同的行业有不同的信用评分模型来帮助专业人士进行信用风险管理，如表１所示。 信用评分模型的关键是科学合理地选出信用变 ２２９－ －

商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用

商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用 刘莉亚 上海财经大学金融学院 摘要：面对全球经济、金融一体化的现实背景以及随之而来的白热化竞争态势，个人信贷业务将是我国银行业目前及未来发展的关键领域。为此，文章首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发，构建了一套产品水平的信用评分模型的整体分析框架，并将该框架具体应用于个人住房贷款产品；在此基础上，考虑到我国银行业的发展现状与评分模型的可实施性，设计了一个根据专家判断法的评分结果和定量模型法的评分结果进行相互校验的混合型个人住房贷款信用评分模型，并基于所收集的某股份制商业银行的样本贷款数据进行了部分验证工作，同时指出下一步的研究方向。 关键词：住房贷款信用评分模型；专家判断法；定量模型法 一、引言与文献回顾 从历史的视角来看，我国银行业最初是以对公业务为主，其特点是机构客户数量较少、资金规模大、参与的银行业务人员也较少。然而，面对经济全球化和金融国际化的激烈竞争，特别是随着外资银行的不断进人，极大地加剧了银行产品和服务竞争的白热化。因此，对私业务，即个人信贷业务这一发达国家银行的重要基础业务和利润支柱将成为我国商业银行今后发展的重点领域。个人信贷业务，例如房贷、车贷、信用卡消费及其他个人消费贷款，其特点是单笔业务的资金规模小、业务复杂且数量大，因此如继续沿用传统的人工审批方法，则必将占用银行大量的业务人员，增加成本，降低效率，从而影响银行竞争力，同时也不符合全球银行业的发展趋势。 在国外已经发展了50年的信用评分是以计算机技术为核心的，以取代人力为特征的大规模自动化处理方法，是发达国家普遍采用的能够有效控制风险、降低业务人员数量、极大提高审批效率的商业银行革命性措施之一。因此，构建个人信贷信用评分模型对银行开展个人消费信贷业务有重要作用。 最初的信用评分是由评级人员依个人经验进行主观评价，之后发展到3C评价(品德、能力、担保)和5C评价(品行、能力、资金、条件和抵押担保)。这些多数是主观、定性的评价方法。为了降低信用评分中的主观因素，越来越多的定量评估方法被采用。这些方法主要包括：判别分析、Logistic回归模型、线性规划法、神经网络法和分类决策树法。 银行常常采用某种统计方法建立个人信用评分模型，至于具体采用何种方法则取决于不同方法对不同问题的预测精度以及建模人员的知识及偏好。线性判别分析是第一个用于信用评分模型的简单参数回归模型，而Logistic回归方法则是信用评分的一种常用方法，在预测二分性结果上，Logistic是一种准确性最高的技术。此外，其他的一些学者将一些非参数统计模型，如K—近邻判别、分类树应用于信用评分。

商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用

商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应 用 摘要：面对全球经济、金融一体化的现实背景以及随之而来的白热化竞争态势，个人信贷业务将是我国银行业目前及未来发展的关键领域。为此，文章首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发，构建了一套产品水平的信用评分模型的整体分析框架，并将该框架具体应用于个人住房贷款产品；在此基础上，考虑到我国银行业的发展现状与评分模型的可实施性，设计了一个根据专家判断法的评分结果和定量模型法的评分结果进行相互校验的混合型个人住房贷款信用评分模型，并基于所收集的某股份制商业银行的样本贷款数据进行了部分验证工作，同时指出下一步的研究方向。 关键词：住房贷款信用评分模型；专家判断法；定量模型法 一、引言与文献回顾 从历史的视角来看，我国银行业最初是以对公业务为主，其特点是机构客户数量较少、资金规模大、参与的银行业务人员也较少。然而，面对经济全球化和金融国际化的激烈竞争，特别是随着外资银行的不断进人，极大地加剧了银行产品和服务竞争的白热化。因此，对私业务，即个人信贷业务这一发达国家银行的重要基础业务和利润支柱将成为我国商业银行今后发展的重点领域。个人信贷业务，例如房贷、车贷、信用卡消费及其他个人消费贷款，其特点是单笔业务的资金规模小、业务复杂且数量大，因此如继续沿用传统的人工审批方法，则必将占用银行大量的业务人员，增加成本，降低效率，从而影响银

行竞争力，同时也不符合全球银行业的发展趋势。 在国外已经发展了50年的信用评分是以计算机技术为核心的，以取代人力为特征的大规模自动化处理方法，是发达国家普遍采用的能够有效控制风险、降低业务人员数量、极大提高审批效率的商业银行革命性措施之一。因此，构建个人信贷信用评分模型对银行开展个人消费信贷业务有重要作用。 最初的信用评分是由评级人员依个人经验进行主观评价，之后发展到3C评价(品德、能力、担保)和5C评价(品行、能力、资金、条件和抵押担保)。这些多数是主观、定性的评价方法。为了降低信用评分中的主观因素，越来越多的定量评估方法被采用。这些方法主要包括：判别分析、Logistic回归模型、线性规划法、神经网络法和分类决策树法。 银行常常采用某种统计方法建立个人信用评分模型，至于具体采用何种方法则取决于不同方法对不同问题的预测精度以及建模人员的知识及偏好。线性判别分析是第一个用于信用评分模型的简单参数回归模型，而Logistic回归方法则是信用评分的一种常用方法，在预测二分性结果上，Logistic是一种准确性最高的技术。此外，其他的一些学者将一些非参数统计模型，如K—近邻判别、分类树应用于信用评分。 近年来在信用评分领域也开始尝试引入神经网络方法，Desai等和West等人都使用神经网络技术来构造个人信用评分模型。通过实证分析，他们验证了在各种变量间呈现复杂的非线性关系的情况下，神

二分类与多分类Logistic回归模型

二分类Logistic 回归模型 在对资料进行统计分析时常遇到反应变量为分类变量的资料，那么，能否用类似于线性回归的模型来对这种资料进行分析呢？答案是肯定的。本章将向大家介绍对二分类因变量进行回归建模的Logistic 回归模型。 第一节 模型简介 一、模型入门 在很多场合下都能碰到反应变量为二分类的资料，如考察公司中总裁级的领导层中是否有女性职员、某一天是否下雨、某病患者结局是否痊愈、调查对象是否为某商品的潜在消费者等。对于分类资料的分析，相信大家并不陌生，当要考察的影响因素较少，且也为分类变量时，分析者常用列联表(contingency Table)的形式对这种资料进行整理，并使用2χ检验来进行分析，汉存在分类的混杂因素时，还可应用Mantel-Haenszel 2χ检验进行统计学检验，这种方法可以很好地控制混杂因素的影响。但是这种经典分析方法也存在局限性，首先，它虽然可以控制若干个因素的作用，但无法描述其作用大小及方向，更不能考察各因素间是否存在交互任用；其次，该方法对样本含量的要求较大，当控制的分层因素较多时，单元格被划分的越来越细，列联表的格子中频数可能很小甚至为0，将导致检验结果的不可靠。最后， 2χ检验无法对连续性自变量的影响进行分析，而这将大大限制其应用范围，无疑是其致使 的缺陷。 那么，能否建立类似于线性回归的模型，对这种数据加以分析？以最简单的二分类因变量为例来加以探讨，为了讨论方便，常定义出现阳性结果时反应变量取值为1，反之则取值为0 。例如当领导层有女性职员、下雨、痊愈时反应变量1y =，而没有女性职员、未下雨、未痊愈时反应变量0y =。记出现阳性结果的频率为反应变量(1)P y =。 首先，回顾一下标准的线性回归模型： 11m m Y x x αββ=+++ 如果对分类变量直接拟合，则实质上拟合的是发生概率，参照前面线性回归方程 ，很自然地会想到是否可以建立下面形式的回归模型： 11m m P x x αββ=+++ 显然，该模型可以描述当各自变量变化时，因变量的发生概率会怎样变化，可以满足分析的基本要求。实际上，统计学家们最早也在朝这一方向努力，并考虑到最小二乘法拟合时遇到的各种问题，对计算方法进行了改进，最终提出了加权最小二乘法来对该模型进行拟合，至今这种分析思路还偶有应用。 既然可以使用加权最小二乘法对模型加以估计，为什么现在又放弃了这种做法呢？原因在于有以下两个问题是这种分析思路所无法解决的： （1）取值区间：上述模型右侧的取值范围，或者说应用上述模型进行预报的范围为整 个实数集(,)-∞+∞，而模型的左边的取值范围为01P ≤≤，二者并不相符。模型本身不能

信用评价体系

第六章信用评价体系学习目标： 1. 了解信用评价的特点和地位； 2. 了解信用评价指标和标准； 3. 掌握个人和企业信用评价的方法； 4. 对构建科学的信用评价体系问题进行相关思考。学习重点： 掌握个人和企业信用评价的方法 学习难点： 信用评价指标和标准 第一节信用评价概述 一、信用评价的特点 （一）全面性 （二）公正性 （三）监督性 （四）服务性 二、信用评价的作用 （一）信用评价在市场经济中的作用 （二）信用评价对企业的作用 （三）信用评价对个人的作用 三、信用评价方法 （一）“5C”评价法 （二）“5W”评价法 （三）CAMPARI评价法 四、信用评价流程 （一）确定评价目标 （二）确定评价指标体系 （三）收集数据 （四）进行评价 （五）提出信用报告 第二节信用评价机构一、信用评价机构的作用 （一）信用评价机构的信用风险度量作用 （二）信用评价机构的风险检测作用 （三）信用评价机构的信用风险预警作用 （四）信用评价机构的信用资源整合作用 二、信用评价机构的工作程序 三、国际信用评价机构简介 四、我国信用评价机构的发展现状

第三节信用评价指标及标准一、信用评价指标体系的设计 （一）信用评价指标的分类 （二）信用评价指标的设计原则 二、信用评价标准 （一）计划（预算）标准 （二）历史标准 （三）客观标准 （四）经验数据标准 三、个人信用评价指标体系的设计 （一）个人信用评价指标 （二）个人信用评分表的编制 （三）个人信用评价标准 （四）个人信用评价中应注意的问题 四、企业信用评价指标体系的构建 （一）管理者基本素质评价指标 （二）企业基本素质评价指标 （三）财务状况评价指标 （四）企业创新能力指标 （五）企业成长和发展能力指标 第四节信用评价的技术与方法一、个人信用评价方法 （一）主观判断法 （二）信用记分制 （三）模型评价法 二、企业信用评价方法 （一）A记分模型 （二）Z记分模型 （三）营运资产信用评价模型

商业银行个人信用评分系统的优化研究

商业银行个人信用评分系统的优化研究 随着经济和技术的快速发展,各类信用消费纷纷涌现,信用社会逐渐形成,我国步入了信用时代。在这一时代背景下,商业银行的个人信贷产品种类也不断丰富,个人消费信贷规模迅速增长,如何开展有效的个人信用评分,做好信用风险管理就显得尤为重要。 个人消费信贷所带来的个人信用风险具有分散性、普遍性、非系统性等特点,已经成为商业银行最难控制管理的风险之一。个人信用评分系统通过充分挖掘历史信用样本的有效信息,对影响个人消费信贷中个人信用的主客观因素进行综合考察,能够对个人信用风险做出预测判断,是指导商业银行个人信用风险管理的重要工具之一。 因此,本文以商业银行个人信用评分系统为研究对象,阐明了个人信用评分系统在促进信贷资源有效配置上的重要作用,并以此为出发点,提出个人信用评分系统的优化目标,有针对性地对个人信用评分系统进行优化。本文从商业银行个人信用评分系统构成的角度总结并梳理了国内外的相关研究,在此基础上对相关概念进行了界定,明确了个人信用评分系统的优化目标,运用博弈论分析了商业银行个人信贷业务中的博弈关系,进而从理论层面明确了个人信用评分系统优化的关键问题,包括缺少宏观指标及指标冗余问题、拒绝推论及样本容量问题、信用评分模型的选择问题、违约损失及信用等级问题,针对这些关键问题,全面地优化了个人信用评分系统。 首先,针对个人信用评分指标体系中存在的缺少宏观指标及指标冗余问题,本文从形成有效且完善的信用评分指标体系的角度出发,分析了影响个人信用的主要因素,提出了影响个人信用的宏观经济因素,并基于结构方程模型验证了宏

观经济因素对个人信用的影响,提取了有效的宏观经济指标;设计了PSO-CFS算法对个人信用指标体系进行属性约简,解决指标冗余问题,提高了系统的评分精度,同时也有利于商业银行有针对性地进行信用调查和管理。其次,针对个人信用评分样本集中存在的拒绝推论及有效样本容量不足两个关键问题,本文从构建具有代表性的个人信用评分样本集的角度出发,提出采用案例推理方法引入拒绝样本来解决拒绝推论问题,并针对案例推理方法中案例检索和案例重用假设的不合理性,对案例推理方法进行了优化,设计了优化的案例推理模型,提高了案例推理对拒绝推论问题的解决能力;采用蒙特卡洛模拟生成有效的信用样本,增加样本集中有效样本的数量,进而构建了更能代表样本总体的个人信用评分样本集。 再次,针对个人信用评分模型中存在的模型的选择和优化问题,本文从建立精确的个人信用评分模型的角度出发,对现有的多种单一模型进行研究分析,阐明各个单一信用评分模型的优点及局限性,并在此基础上建立基分类器池;分别以精度、差异度和误判损失率为选择标准,考虑基分类器之间的互补性和差异性,设计全局搜索算法输出最优分类器子集;通过比较,选择了行为知识空间法作为基分类器的融合方法,最终根据商业银行信用风险管理需求实现最优组合模型的输出。最后,本文针对个人信用评分系统应用中存在的忽略违约损失及缺少信用等级细分这两个关键问题,对个人信用评分中的违约损失率进行了界定,明确了个人信用评分中违约损失率的计算方法,以“信用等级越高,违约损失率越小”为基本原则,构建了基于违约损失率的信用等级划分模型,并以我国商业银行个人信用样本集中的样本进行了实证,建立了9级个人信用等级模型,对各个级别的贷款用户特征进行了总结,简单阐明了商业银行对于不同等级客户所应采取的主要信用风险管理策略,完成了对贷款申请者信用等级的有效细分,加强了系统在

基于logistic模型的企业生态系统演化分析

基于logistic 模型的企业生态系统演化分析 赵树宽　郝陶群　李金津(吉林大学,长春　130012) 〔摘　要〕　本文引入生态学的理论及方法,定义了企业生态系统,探讨了企业生态系统的基本结 构,概括出企业生态系统的特点,分析了企业生态系统演化的条件和动因,运用生物种群演化的logistic 模型描述了企业生态系统演化过程,并据此提出企业生态系统演化策略。 〔关键词〕　企业生态系统　logistic 增长模型　演化策略〔中图分类号〕F27015　〔文献标识码〕A 收稿日期:2008—07—15 生态系统一词最早由英国生态学家A 1G 1T ansley 于 1935年在他的“植被概念与术语的使用”一文中提出。 他指出“我们不能把生物与其特定的自然环境分开,生物与环境形成了一个自然系统。正是这种系统构成了地球表面上具有大小和类型的基本单位,这就是生态系统。”生态系统是指在一定时间和空间范围内,由生物群落与其环境组成的一个整体,该整体具有一定的大小和结构 ,各成员借助能量流动、物质循环和信息传递而相互联系、相互影响、相互依存,并形成具有自组织和调节功能的复合体。 企业与生物界的生物个体相似,没有一个企业可以脱离其他经济共同体而单独长期生存。企业在其特定的环境中,与外界进行物质、能量、信息和价值的交换,构成一个相互作用共同发展的整体。这个共同体就是企业生态系统。可以说在企业的发展过程中也要遵循“优胜劣汰、适者生存”等生态学的自然规律。因此,运用生态学的理论及思维方法分析和研究企业中的问题,即企业仿生化研究,具有重要的实践意义。 1　企业生态系统的构成 企业生态系统的构成具有层次性,可以分为企业内部生态和企业外部生态。企业内部生态指的是企业作为一个生物个体其有机体内的共生单元和生命系统,主要包括企业家、企业员工、资产状况、企业文化、技术水平、信息系统等。企业外部生态又可以分为生物成分和非生物成分。生物成分是指由不同物种所形成的生物群落, 包括同质企业、消费者、供应商、市场中介、和投资者。非生物成分则又分为自然生态和社会生态:自然生态是指企业所处地域的自然资源和地缘地貌和气候等因素;而社会生态反映的是社会发展水平,即包括有物质形态的因素也包括非物质形态的因素,主要有经济因素、政治因素、法律因素、文化背景因素、人力资源因素、科技水平因素等。如图1所示。图1　企业生态系统构成 企业个体及同质企业所形成的群体(Σa 1)是生物成分的主要物种之一。此外,消费者(Σb 1)、供应商 (Σc 1)、市场中介(Σd 1)和投资者(Σe 1)等也均可视为 企业生态系统的主要物种。企业生态系统的非生物成分有自然因素(ΣA 1)、经济因素(ΣB 1)、政治因素(ΣC 1)、法律因素(ΣD 1)、文化背景因素(ΣE 1)、人力资源因素 (ΣF 1)与科技水平因素(ΣG 1),由此可以抽象出一个企 业生态系统各相关成分间相互依赖关系的函数式: 企业生态系统=F (生物成分,非生物成分)=F (Σa 1、Σb 1、Σc 1、Σd 1、Σe 1…,ΣA 1、ΣB 1、ΣC 1、ΣD 1、ΣE 1、ΣF 1、ΣG 1… )企业生态系统还包括了政府部门和立法者、分别代表消费者和供应商的协会以及制定标准的机构,他们是一些特殊的成分,既可能是消费者、投资者,又对系统非生物环境起决定性作用,他们隐含在上述关系中。 2　企业生态系统的特点 企业生态系统与自然生态系统相比,既具有相似性,又具有其独特性。总的来说,企业生态系统主要有以下几个特点。 211　企业生态系统是一个动态循环的系统 在企业生态系统中,任何一个个体的生存都有赖于 — 07—

个人信用评分系统应用现状与展望

59 中国信用卡 2009.3一、个人信用评分系统概述 1．个人信用评分的现实意义 （1）个人信用评分是世界上普遍采用的评估个人信用风险的方法。在欧美发达国家，信用评分专业公司根据银行的业务需要开发不同的信用评分模型。因为每一家银行的业务经营存在差异，从目标客户的选择到客户服务水平都可能有所不同，这使得各个银行开发模型所依赖的数据不同。实践证明，个人信用风险的管理有三个突破，每个突破都会给银行带来较大的利润增长。这三个突破是信用评分、自动化管理系统和决策优化。 （2）缺少个人信用评分技术是制约我国商业银行消费信贷业务发展的瓶颈。目前，我国的信用体系还不完善，银行在无法全面掌握贷款人信用的情况下不敢承担太大风险。因此，个人信贷不能用企业贷款的方法来进行风险管理，只能靠收集数据，运用数量分析方法（信用评分模型）进行消费信贷的风险评估。 2．个人信用评分的原理 个人信用评分是建立在个人信用信息数据库系统的基础上，运用数理统计学原理，找出可能影响消费者未来信用风险和价值的各种因素，并配以不同权重，进而建立特定的数学模型，并借助计算机技术对个人信用信息进行量化评估的方法（即数理统计+模型+计算机+文化内涵）。个人信用评分以一个分数区间来反映个人的信用状况，一般界定为分数越高风险越低或信用越好。 二、个人信用评分系统的现状及其原因分析 1．个人信用评分系统的现状 按照党中央、国务院的指示，中国人民银行于2006年组织建成了全国统一的企业和个人信用信息基础数据库。到2007年底，该数据库分别为全国13 700多万户企业和近6亿自然人建立了信用档案。现在贷款买房买车，或者是申请信用卡，商业银行都会查看申请人的信用档案，了解申请人的信用记录。个人信用数据库已经为各金融机构累计提供了超过1亿人次的个人信用报告查询服务，而这一数据是逐渐累积起来的。2007年最后一个月，个人信用数据库平均日查询量为30多万笔，其中最高一天近60万笔。但总体而言，由于我国个人信用数据的收集汇总才刚刚开始，建立和完善个人信用评估体系还存在诸多亟待解决的问题。 2．目前存在的主要问题 一是缺乏与个人信用评估相关的资料。目前，个人信用信息基础数据库已基本实现全国联网，但这只是各商业银行历史信用数据的汇集，没有包含工商、税务、法院、保险等信息，不能保障信用数据的完整性。 二是缺乏对个人信用信息的综合有效评价。我国的个人信用管理起步比较晚，目前还处在个人信用信息的汇总阶段，没有建立科学的评估标准和评估方法，缺乏对评估指标及其权重的理论和实证研究。 三是缺乏专业的个人信用评估机构。由于我国的金融市场体系是银行主导型，中国人民银行在建立健全信用评 个人信用评分系统是一套定量评估个人信用风险的应用系统，它通过对个人客户信息进行量化而计算得出信用分值，以反映个人客户的信用状况。一般而言，信用分数越高的客户信用风险越低，信用分数越低的客户信用风险越高。个人信用评分系统广泛应用于个人信贷、信用卡、保险理赔等金融业务中，为信用政策的制定、分析、评估和优化提供量化支持。 个人信用评分系统应用现状与展望 中国人民银行南京分行营业管理部 尤晓明

SPSS Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用

Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用 本文要介绍的预测分析模型是“支持向量机模型”，我们将为大家简要介绍支持向量机模型的理论，然后结合IBM SPSS Modeler 产品详细讲述如何利用支持向量机模型来解决客户的具体商业问题—银行如何评估客户信用 银行典型案例 商业银行个人信用评估就是根据个人信息和借贷记录等历史数据，判断个人信用，它是保证信贷安全的重要一环。但是商业银行用于信用评估的数据往往具有特性不稳定，历史样本容量较小，指标较多，呈明显的非正态分布。这些特点导致很难利用一般的统计技术进行有效的评估。支持向量机模型( 简称SVM) 能够很好的处理此类数据，进行有效的信用评估。本文介绍了SVM 的基本概念以及Modeler 中使用SVM 进行信用评估的基本步骤和方法，并对结果进行分析和应用 支持向量机模型简介 支持向量机(Support Vector Machine, 简称SVM) 是一项功能强大的分类和回归技术，可最大化模型的预测准确度。与其他常用模型不同，SVM 一个优势就是能很好的处理小样本，高维数，非正态的数据。 SVM 的工作原理是将原始数据通过变换映射到高维特征空间，这样即使数据不是线性可分，也可以对该数据点进行分类。之后，使用变换后的新数据的进行预测分类。例如，图 1 中的数据点落到了两个不同的类别中，可以用一条曲线分隔这两个类别。对数据使用某种数学函数变换后，可以用超平面定义这两个类别之间的边界。 图 1. 数据变换后线性可分示意图

用于变换的数学函数称为核函数。IBM SPSS Modeler 中的SVM 支持下列核函数类型： ?线性 ?多项式 ?径向基函数(RBF) ?Sigmoid 如果数据的线性分隔比较简单，则建议使用线性核函数。在其他情况下，应当使用其他核函数。在所有情况下，最好尝试使用不同的核函数，才能从中找出最佳模型，因为每一个函数均使用不同的算法和参数。 回页首 使用IBM SPSS Modeler 支持向量机模型评估客户信用 IBM SPSS Modeler 中的SVM 提供了可视化的操作方法，具有界面友好，操作方便的特点。此节，介绍如何使用IBM SPSS Modeler SVM 评估客户信用。操作步骤分为： ?创建基本流（Modeler Stream），建立模型；