大学生信用卡风险评价模型(完结篇)
(风险管理)大学生信用卡风险管理模型
（风险管理）大学生信用卡风险管理模型大学生信用卡风险管理模型摘要本文以大学生信用卡为出发点，从银行角度探讨大学生信用卡的特有风险及管理方法。
就问题而言，分别分析了大学生的收入来源、消费结构等特点，根据已有的数据，建立了相应的数学模型，来分析大学生收入与支出的关系，即为信用卡还贷能力。
由这些特点出发，结合其余实际情况，建立大学生信用风险评估体系，来分析信用风险。
并客观的分析了大学生价值观念，以银行的利润最大化为目标，在利润和风险、成本共同作用下求的了最佳违约率。
既能有效的引导大学生建立合理的理财计划，又能为银行带来巨大的收益，实现“双赢”。
最终对模型进行了评价，分析了不足之处。
【关键词】信用卡；还贷能力；信用风险；利润问题的重述信用卡作为新兴的支付工具和信用手段，以其支付结算、消费信贷和使用方便等特点，广受消费者欢迎。
伴随着2006年12月11日中国金融市场的全面开放，国内商业银行加大了发行信用卡的力度，大学校园是众多银行抢占的重要信用卡市场之一。
但是，从第一张大学生信用卡发行开始，大学生信用卡的违规现象就日趋严重，信用卡风险发生的频率也越来越高。
因此，对大学生信用卡风险进行控制管理是十分必要的。
找到有效规避大学生信用卡风险的方法不仅能给银行自身带来巨大收益，也能让大学生建立合理的理财计划，正确对待信用问题，最终实现双赢，共同发展。
有效规避大学生信用卡风险的因素不仅与银行和持卡人有关，还与学校、社会环境、法律健全度等一系列方面有关。
如何衡量其间的权重，排除客观干扰，建立一个实用、高效的风险管理模型成为银行乃至社会的迫切需要。
问题的分析银行发行大学生信用卡的目的就是为了培养潜在客户，大学生作为将来社会的主流人群，推动着经济的发展，也带动着消费的增加，能够争取到优质的大学生成为银行的潜在信用卡客户，也就在很大程度上占据了信用卡业务的优势。
但同时银行应该更加慎重的思考该如何培养自己的大学生信用卡群体，在保持潜在客户的同时，尽可能弱化风险。
信用卡风险管理的决策模型
信用卡风险管理的决策模型信用卡在现代社会中扮演着重要的角色，为消费者提供了方便快捷的支付方式。
然而，信用卡交易存在着一定的风险，需采取有效的决策模型进行风险管理。
本文将探讨信用卡风险管理的决策模型，并介绍其应用和优势。
一、风险管理的意义随着信用卡交易的广泛普及，信用卡风险管理显得尤为重要。
通过建立决策模型，银行和金融机构可以准确评估交易风险，降低不良贷款的风险，并确保客户的资金安全。
二、信用卡风险管理的决策模型1.数据收集和分析：信用卡风险管理的首要步骤是收集和分析大量数据。
这些数据包括客户的个人信息、信用历史、收入水平以及交易记录等。
通过对这些数据进行分析，可以准确评估客户的还款能力和风险等级。
2.评估模型的构建：基于收集到的数据，建立合适的评估模型是信用卡风险管理的关键。
常用的模型包括逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
这些模型利用统计学和机器学习算法，对客户进行分类和评估，从而预测客户的信用违约概率。
3.信用评分系统的应用：信用评分系统是信用卡风险管理的重要工具。
通过对客户进行信用评分，可以帮助银行和金融机构确定是否批准信用卡申请以及信用额度的设置。
评分系统将客户分为不同的风险等级，并根据风险等级制定相应的措施，从而有效管理信用卡风险。
三、决策模型的应用与优势1.风险管理效果显著：通过运用决策模型，银行和金融机构可以更准确地评估客户的信用风险，降低不良贷款的风险，提高资金回收率，并保护客户和机构的利益。
2.提升决策效率：决策模型利用数据分析和机器学习算法，能够对大量客户进行自动化评估和分类。
这不仅提高了决策的速度，还减少了人力成本，提升了决策效率。
3.客户服务升级：决策模型可以根据客户的风险等级和个人需求，制定个性化的服务方案。
通过精确的风险评估，银行和金融机构可以为客户提供更加贴心的信用卡产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
四、决策模型的挑战与应对1.数据的准确性：决策模型的准确性取决于数据的质量和完整性。
个人信用卡申请风险评估模型
申请风险评估模型是指通过对消费信贷申请人的资信状况进行评估来预测其未来严重拖欠和坏账概率的模型。
申请风险评估模型在信贷风险管理中有着非常重要的作用，因为其评估结果是信贷审批的主要依据之一。
与国外银行信用卡业务相比，我国各商业银行的信用卡业务的风险管理水平较低，管理手段与方法比较落后。
缺乏一套有效的申请评估方法是阻碍个人信用卡业务进一步开展的主要因素之一。
如何提高我国商业银行信用卡的信用风险管理水平，从而提高信用卡的盈利能力，使其在与外资银行的竞争中处于不败之地是本文的出发点。
本文尝试利用层析分析法(AHP)和BP神经网络相结合的组合评价方法对信用卡申办人进行信用等级评估，寻求降低信用卡的信用风险的有效措施。
一、AHP-BP神经网络模型1.模型构建的出发点传统的B P神经网络模型研究的重点是围绕着如何确定网络的输入、输出层维数的建模问题。
然而，当研究复杂系统建模时，由于影响因素过多，不能确定冗余因素和有用因素，不能将输入的因素简化，这样在输入信息空间维数较大时，网络不仅结构复杂，而且训练时间也很长，从而降低网络性能，影响计算准确度。
因此，本文尝试利用层析分析法作为B P神经网络的前处理，通过已有的专家判断、比较、评价等手段将多个变量的重要程度数量化，以其结果作为B P神经网络的输入值，以减小B P神经网络的结构的复杂性，从而缩短训练时间，并充分利用B P 神经网络强大的容错能力和抗干扰能力，提高模型的效率。
2.两种方法集成的可行性分析以往国内商业银行对信用风险评估相关的数据重视不足，造成有效信息的缺失，而A H P-B P神经网络模型仍具有神经网络采用分布式存储结构的特点，具有很强的容错能力，少量单元的局部缺损不会造成整个网络的瘫痪，适合实际操作。
信用卡风险评估是一个较为复杂的过程，涉及各方面的因素，而且各影响因素与衡量结果之间并不完全是线性关系。
而A H P-B P神经网络模型具有很强的非线性映射能力。
大学生信用卡信用风险分析
异地存款 费 用
无
免息分期付 可分 ３ 期到 可分 ３到 Ｉ ２ 暂无此项服 可分 ３到 １ ２ 期（ 限指定 可分 ６ 期到 可分 ３ 期到 款 ２ ４期 期 务 商户 ） ２ ４期 ２ ４期 本科 ５ ０ Ｏ 本科 ｌ Ｏ ０ ０ 本科 ３ ０ ０ ０ 本科 ２ ∞０ 本科 ３ ０ ０ ０ 元． 硕士 元， 硕士 一般是 ５ ０ ０ 授信额度 元。 最高可 元， 硕士 元． 硕士 元 ， 硕士 １ ０ ０ ０ 元． 博 ３ ０ ０ ０元， 博 达 ２ ０ ０ ０元 ５ ０ ０ ０ 元． 博 ４ Ｏ Ｏ Ｏ 元， 博 ５ ０ ０ ０元， 博
大学 生信用 卡 的持 有人 ， 在 与商户进 行业 务时 ， 可以
通过互联网、 电话 、 Ａ Ｔ Ｍ机等 ， 将资金从信用卡划转到另
外 的资金 账户上 ， 不 但手续 费低 ， 还 可 以在规 定 的额 度 内 透支， 但 必须 在规定 的期 限 内偿还 透支金额 。 大学 生 的转 账 功 能是 大 学 生信 用 卡 的 一个 重要 功
财 的好 帮手 。２ ０ 世纪 ８ ０ 年代末 ， 美 国信用 卡市场 趋于饱 和， 发卡 机构为 了赢 得更 多 的利润 ， 进 一步 拓展信用 卡 市 场， 将发行 目标投 向了在校 大学生 ， 在 这种 背景下 的推动
下， 在美 国 ， 诞 生 了世界 上第一 张大学 生信用 卡。 随着经济 的全球化 ， ２ ０ ０ ４年 ９月 ２ ０日，由金诚 信用
银 行规定 的额度 内 ， 进 行预先 支取 消费 ， 形成 透支 即应 付 账 款 。只要 持卡人 在银 行规定 的期 限 内（ 一般是 ２ ０到 ５ ０
按取现额 的 取现 费用 本地取现免 ０ ． ５ ％收取 ． 按取 现金额 （ 预存款项 ） 费
大学生信用卡风险管理
这 样 不 但 可 以达 到 卡 主 信 用 信 息 的 共 享 ，同 时 还 能 在各 大 银 行 之 间形 成 一 条 统 一 的 信 用 卡 透 支 额 度 ，防 止 出 现 大 学生 通 过 不断建立 新卡 ， 而循 环透支 ， 终深 陷债务危 机 ， 成 “ 从 最 变 卡
性 ， 作 风 险 具 有 不 可 知 性 ， 机 器 相 关 ， 是 人 为 可 以 完 全 控 操 与 不
险 ， 如计 算 机 系 统 出 现 故 障 等 等 ； 诈 风 险 的含 义 是 ， 卡 机 比 欺 发 构 因 持 卡 人诈 骗 所 产 生 的风 险 ， 括 虚假 申请 和欺 诈 交 易 ， 假 包 虚 申请 是指 欺 诈 者 提 供 虚 假 资 料 ， 括 虚假 身份 证 明 、 力 证 明 和 包 财
情况进行及时提醒 ， 防止 部 分 大学 生 由 于不 清 不 楚 ， 使债 务越 来 越 大 ， 自身 给银 行 造成 双 方 面 的损 失 。相 对 信 用 风 险 而 言 ， 给 其 它 三 种 风 险 ： 作 风 险 、 诈 风 险 、 律 风 险 ， 具 备 自身 的特 殊 操 欺 法 则
银 行 的 利 润 ， 且 监 管 机 构 会 因 此 要 求更 高 的 资本 准备 金 ， 果 而 如
信 用 风 险 损失 大 大超 过 预 期 水 平 ， 资本 金 被 坏账 冲减 的 同 时 ， 在
监 管 机 构 又要 求 银 行 增 加 资 本 金 比率 ， 则发 动全 身 ， 对 银 行 动 其 的影 响 是 巨大 的 ； 作 风 险则 是 指 ， 于 发 卡 银 行 内部 程 序 、 操 由 人 员、 系统 的不 完 善 或 失 误 ， 外 部 事 件 造 成 直 接 或 间 接 损 失 的 风 或
我国大学生信用卡风险管理问题分析
信用 卡的办理 ，原 因就 在于大学生信用 卡的风险太大 。所 以 ，加强对大 学生信
用 卡 的风 险 管理 至关 重要 。
一
显 ，但 同时也缺乏 消费能力 ，所 以大学 生信用卡 的流动性也不 强。那 为什 么银 行还要给根本不符合信用 卡 申办条件的
大学生办理信用卡 呢？商业银行 虽然 是 特殊企业 ，但它追求 的同样 也是 利润的 最大化和成本 的最小化 ，是要通 过合 理
的风 险 来 获 得 最 大 化 的利 润 。 因此 对 于
出危 害银 行利益的事情。大学生通过使
用信用 卡可以增 强诚信 意识 ，累积个人 信用 ，为今后 步入社会 打下 良好 的信 用
基础 。因为银 行的信用 报告 会详细的记
、
大 学 生信 用 卡 现 状分 析
信用 卡是一 种可 以透支 的银 行 卡 ， 具有 ‘ 消费 ，后 还款 ”的特点 ，利润 先
主要 来 源 于持 卡年 费 、透 支 利 息 和刷 卡
录大学生的还贷和透支行为 ，当大学生
出现超期 还款 或者 恶意欠款行 为时 ，会 作为 个人 信用 污点 而记录在大学生信用 档案 中 ，从 而影响到 日后生活的很 多方 面 ，如房贷 、车贷 等。例如 ，中国招 商 银行 的大学生信 用卡Ｙ ｕ ｇ ｏｎ 卡持 卡人 毕 业后 可以获得招商银行 出具 的权威信用 报告 ，这 对 于大 学生 就业 是 非 常有 用 的 ，可 以使 用人单 位 相信 大学 生 的 品
的 过 程 中推 出 免 首 年 年 费 、礼 品 赠 送 、
卡 、工商银行 的牡 丹学 生卡等。万事达
卡国际组 织曾对北 京 、上海 等地 ２ 多所 ０ 大学２０ 多名 在校本科生 、研究 生和博 ００ 士生的调 查发现 ，现金仍然 是大学生消 费的主要付款方式 ，但是 大学生持卡 比 例从 ２ ０ 年的 １ ．％大 幅 上升 到２ ％ 。 ０６ ５１ ４ （ ０ ６ 国大学 生调查报 告 》显示 ，大 （ ０中 ２ 约平 均每 ４ 个大 学生 就 有 １ 持有 信 用 人 卡。但是 ，广发银行等 已停 止了大学 生
中国大学生信用卡风险管理模型
中国大学生信用卡风险管理模型随着中国大学生信用卡的普及和使用量的增加，信用卡风险的管理成为了一个重要的问题。
为了有效地管理大学生信用卡风险，建立一个可靠的风险管理模型是必不可少的。
首先，一个有效的大学生信用卡风险管理模型应该包括信用评分系统。
信用评分系统通过对大学生的信用记录和相关因素进行量化分析，为银行或其他信贷机构提供一个评估大学生信用风险的依据。
这样可以确保信用卡发放给信用良好的学生，降低信用风险和不良债务的发生。
其次，大学生信用卡风险管理模型还应该考虑到大学生的收入和消费状况。
大学生通常没有固定的收入来源，需要靠家庭支持或通过兼职等方式获得收入。
因此，在发放信用卡之前，银行应该对大学生的收入情况进行审查，确保其还款能力与信用额度相匹配。
此外，银行还可以考虑大学生的消费状况，如购买力、消费习惯等因素，来评估信用卡的使用风险。
另外，大学生信用卡风险管理模型还应该加强对大学生信用卡使用的监控和预警。
通过建立有效的系统，可以及时监测大学生信用卡的使用情况，例如消费金额、消费地点、消费频率等。
当发现异常情况时，如超出正常消费水平或出现违规使用等，银行可以通过即时通知和提醒功能进行预警和风险提示，减少风险发生的可能性。
此外，在大学生信用卡风险管理模型中，还应该加强对大学生的教育和指导。
银行可以通过宣传和教育活动，向大学生普及信用卡的使用知识和注意事项，提高他们的风险意识和理财能力。
同时，银行也可以通过提供理财规划和消费指导等服务，帮助大学生合理使用信用卡，避免过度借贷和不良债务的产生。
总之，建立一个中国大学生信用卡风险管理模型是非常必要和重要的。
这个模型需要考虑大学生的信用评分、收入和消费状况，并加强对信用卡使用的监控和预警。
此外，教育和指导大学生也是不可或缺的一部分。
通过这样的风险管理模型，可以有效降低大学生信用卡风险，促进大学生健康、合理地使用信用卡。
中国大学生信用卡风险管理模型在近年来发展迅速，主要是因为信用卡在大学生群体中的普及和广泛应用。
信用风险评估中的风险模型选择
信用风险评估中的风险模型选择信用风险评估是金融领域中的重要环节，它的目标是对借款人的信用违约概率进行评估，以及债务违约所带来的损失程度。
为了更加准确地评估信用风险，选择适当的风险模型是至关重要的。
本文将探讨信用风险评估中的风险模型选择，并分析其优缺点。
一、常用的信用风险评估模型1. 静态风险模型静态风险模型是基于借款人静态数据（如年龄、性别、收入等）来评估信用风险。
其中最常见的模型是评分卡模型，它通过建立一套评分体系来度量借款人的风险水平。
评分卡模型在实际应用中具有一定的可解释性和稳定性，但其缺点是只能考虑静态因素，无法捕捉借款人的动态变化。
2. 动态风险模型动态风险模型是基于借款人在某个时间段内的历史数据，考虑到其信用行为的演变。
常见的动态风险模型包括马尔可夫链模型和隐马尔可夫模型。
这些模型能够较好地考虑借款人信用行为的变化趋势，但其缺点是对数据的要求较高，且计算复杂度较大。
3. 基于债券定价模型的风险模型除了考虑借款人个体的信用风险外，还可以通过债券定价模型来评估信用风险。
常用的债券定价模型包括Black-Scholes模型和Cox-Ingersoll-Ross模型。
这些模型通过考虑债券的市场价格、到期收益率等因素，能够较为准确地评估借款人的信用违约概率。
二、风险模型选择的考虑因素1. 数据可获得性选择适当的风险模型时，需要考虑所需数据的可获得性。
一些风险模型对数据的要求较高，需要较为详细和全面的个人信息，而一些模型则对数据的要求较低。
在实际应用中，应根据自身的数据情况来选择合适的风险模型。
2. 预测准确度评估预测准确度是选择风险模型的重要考虑因素。
对于信用风险评估来说，最重要的是判断借款人的违约概率，因此选择准确度较高的模型是关键。
可以通过历史模型验证、实际样本测试等方法来评估模型的预测准确度。
3. 模型的可解释性和稳定性在实际应用中，模型的可解释性和稳定性也是重要的考虑因素。
可解释性指的是模型能够清晰地解释变量之间的关系，使人们能够理解模型的内在逻辑。
大学生信用卡的风险分析
为 ８ ． 。这其 中已办理使用信用卡的人数 ２ ５人 ， ９４ ６ 占被 调
查 者 总 人 数 的 ３ 。调 查 中 ， Ｏ 我们 有 针 对 地 对 大 学 生 信 用 卡 使 用 行 为 以及 风 险 偏 好 进 行 了 问题 设 置 ， 究 成 果 将 有 助 于 研 引导 大学 生 树 立正 确 消 费 观 ， 高 其 风 险 意 识 ， 时 对 银 行 提 同 进 行 大学 生 信 用 卡 风 险 管 理 有 一 定 的 指 导 意 义 。
中图分 类号 ： ８ ０ ５ ９ 文献标 识 码 ： 文章 编号 ：６ ２—３ ９ ２ １ ） ４— ０ ２— ３ Ｆ ３ ．８ Ａ １７ ４ Ｘ（ ０ １ ０ ０ ９ ０ Ｒｉ ｋ Ａｎａ ｙ ｉ ｆＣｒ ｄ ｔＣａ ｄ Ｒｉ ｋ ｏ ｌｅ ｅ Ｓ ｕ ｎｔ ｓ ｌ ｓ ｓ ｏ ｅ ｉ ｒ ｓ ｆＣｏ ｌ ｇ ｔ ｄｅ ｓ
利 于高校学生 的管理 和银 行的信用卡风 险管理 ， 能推动全 也 国信用环境 的改 善和信用水平的提高 。
告 则 显 示 ， 北 京 、 海 、 州 三 地 的 大 学 生 中 ， 超 过 ４ 在 上 广 有 Ｏ 的在 校 大学 生 打算 申请 使 用信 用 卡 。
然 而， 得我们 注意的是 ， 值 目前 大 学 生 的 理 财 能 力 普 遍
１ １ 性 别 分 ．
表 １ 不 同性 别 风 险偏 好
（ 国 农 业 大 学 经 济 管 理 学 院 ， 京 １０ ８ ） 中 北 ０ ０３
摘要： 分析 了大 学 生使 用 信用 卡 的现状及 其风 险偏 好 ， 并从 学校 以及发 卡机构 两个 方 面给 出 了规避 大学 生信 用卡风 险的建议 。 关 键词 ： 大学 生； 信用 卡 ； 险分析 风
个人信用卡申请的风险评估模型
个人信用卡申请的风险评估模型在当今社会，信用卡是一种极为方便的金融工具，但它同时也带来了一定的风险。
因此，在申请信用卡时，了解和评估自身所面临的风险是至关重要的。
本文将介绍一种个人信用卡申请的风险评估模型，以帮助大家更好地评估自己可能遇到的风险。
个人征信记录是信用卡申请过程中最重要的因素之一。
银行将通过征信记录了解您的信用状况，包括您是否有过逾期还款、欠款等不良信用行为。
如果您有多次不良信用记录，将大大增加信用卡申请被拒绝的风险。
收入状况是银行评估信用卡申请人的另一个重要因素。
银行将通过了解您的收入水平、工作稳定性以及职业类型等因素来评估您的还款能力。
如果您的收入不稳定或收入过低，信用卡申请被拒绝或额度降低的风险就会增加。
在信用卡申请过程中，银行也会详细了解您的其他债务状况，例如其他信用卡的欠款、贷款等。
如果您的债务负担过重，银行可能会认为您的风险过高而拒绝您的信用卡申请。
如果您以前使用信用卡的经验中存在逾期还款、高额欠款或不正当使用行为，那么您再次申请信用卡时就会面临更高的风险。
银行可能会因为您的不良使用历史而拒绝您的申请或降低信用额度。
在申请信用卡时，大家需要提供一些个人资料，包括明、收入证明等。
如果大家提供的信息存在不真实或虚假情况，银行可能会因为大家的欺诈行为而拒绝大家的申请。
个人信用卡申请的风险评估模型包含多个因素，每个因素都可能影响大家申请信用卡的成功率。
因此，在申请信用卡前，大家应该认真审视自己的征信记录、收入状况、债务状况、信用卡使用历史以及申请资料的真实性等因素。
在当今社会，个人信用评分已成为信用卡申请和风险控制的重要依据。
本文将探讨个人信用评分的发展历程、运作机制，以及其对信用卡风险控制的影响。
个人信用评分是由信用局根据借款人的信用历史，通过统计方法和预测模型为借款人的信用可靠性进行量化评估。
初始的信用评分主要依赖于传统的信用信息，如是否有违约历史、债务金额、信用时长等。
随着数据科技的发展，信用评分开始融入更多维度，如消费行为、社交网络分析等，以提高评分的准确性和预见性。
信用卡评分模型的构建和优化
信用卡评分模型的构建和优化1. 前言信用卡评分模型是银行和金融机构进行信用卡风险评估的一种重要工具。
本文将介绍信用卡评分模型的构建和优化过程，以帮助金融从业者更好地理解信用卡评分模型和提升评分模型的效果。
2. 信用卡评分模型的基本原理信用卡评分模型是通过对客户的多维度信息进行综合评估，预测客户的违约概率，从而决定是否发放信用卡以及额度大小等。
信用卡评分模型通常依赖于以下两个基本原理：2.1 基于历史数据的违约概率预测信用卡评分模型的核心是预测客户的违约概率。
为了预测违约概率，评分模型通常需要运用历史数据。
历史数据包括客户的个人信息、信用记录、财务收支情况等多个方面的信息，以及客户是否在过去发生过违约事件等。
评分模型将这些信息结合在一起，训练出一个可以预测违约概率的模型。
2.2 利用分数卡对客户进行评分分数卡是信用卡评分模型的核心工具，用于对客户的信用状况进行评估。
分数卡通常包含了多个指标，比如客户的年龄、收入、婚姻状况、住房情况、工作稳定性等多个方面的信息。
根据这些指标，评分模型会为每个客户生成一张分数卡，分数越高表示客户的信用状况越好，违约概率也越小。
3. 信用卡评分模型的构建过程信用卡评分模型的构建过程大致可以分为四个阶段：数据预处理、特征工程、模型选择和模型训练。
3.1 数据预处理评分模型需要的历史数据往往不完整、存在缺失等问题，因此需要进行数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据变换、数据填充等步骤，以确保数据的准确性和完整性。
3.2 特征工程特征工程通常是评分模型构建的最复杂和关键的阶段，它需要对原始数据进行处理，从中提取有用的信息。
特征工程包括特征选择、特征变换、特征生成等多个环节。
特征工程的目的是为模型提供更准确的预测能力。
3.3 模型选择在特征工程完成后，需要选择一个合适的模型进行评分。
常见的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
不同的模型有不同的适用场景和优缺点，需要根据具体情况进行选择。
信用卡风险评估的模型建立
信用卡风险评估的模型建立信用卡是现代社会中广泛使用的支付工具之一，然而，信用卡交易背后存在着一定的风险。
为了降低风险，银行和金融机构需要建立有效的信用卡风险评估模型。
本文将详细探讨信用卡风险评估的模型建立过程，并提供一种合适的格式。
第一部分：引言在引言部分，我们可以介绍信用卡的普及程度以及与之相关的风险。
可以引用相关的数据来说明信用卡交易风险的规模，并对为何需要建立信用卡风险评估模型进行解释。
第二部分：相关研究在相关研究部分，我们可以回顾过去的研究成果和文献，介绍已有的信用卡风险评估模型。
可以列举几个常用的模型，并简要介绍它们的优点和局限性。
同时，还可以提及未来的研究方向和挑战，为接下来的模型建立做铺垫。
第三部分：数据采集在数据采集部分，我们可以介绍信用卡风险评估所需的数据类型和来源。
可以讨论常用的数据采集方法，如调查问卷、历史交易记录等。
还可以提及数据处理和预处理的方法，如数据清洗、特征提取和维度缩减等。
第四部分：模型建立在模型建立部分，可以详细介绍信用卡风险评估模型的建立过程。
可以分为以下几个步骤：1. 特征选择：介绍如何从大量的特征中选择出对信用卡风险评估有重要影响的特征。
可以介绍常见的特征选择方法，如相关性分析、主成分分析等。
2. 模型选择：介绍选择合适的模型来建立信用卡风险评估模型。
可以列举几个常用的模型，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，并对它们进行简要的介绍和比较。
3. 模型训练：介绍使用选定的模型对数据进行训练的过程。
可以涉及样本划分、参数调优和模型验证等步骤。
4. 模型评估：介绍如何评估建立的信用卡风险评估模型的性能。
可以引入一些评估指标，如准确率、召回率、F1值等，并进行模型的评估和比较。
第五部分：实证分析在实证分析部分，可以介绍对建立的信用卡风险评估模型进行实证分析的结果。
可以使用实际的交易数据进行模型测试，并分析模型的预测能力和稳定性。
可以列举一些实例来说明模型在实际应用中的效果。
信用卡风险评估模型及控制策略优化
信用卡风险评估模型及控制策略优化信用卡是一种便捷的消费工具，为用户提供了方便快捷的消费方式，但由于信用卡的特殊性质，对于银行和持卡人来说，也存在一定的风险。
为了有效管理风险，银行需要建立信用卡风险评估模型，并制定相应的控制策略。
本文将探讨信用卡风险评估模型及控制策略的优化。
首先，信用卡风险评估模型在银行业务中起到至关重要的作用。
评估模型可以通过大数据分析、机器学习和统计分析等方法，对客户的信用情况进行全面评估。
这些模型通常以评分卡的形式存在，通过根据客户的个人信息和历史数据，计算出一个信用评分，以量化客户的信用风险水平。
评分卡的设计需要综合考虑多个因素，包括客户的收入、职业、信用历史、还款记录等。
通过分析这些数据，银行可以更准确地预测客户的违约概率，进而决定是否发放信用卡以及信用额度的限制。
然而，传统的信用评估模型面临着一些挑战和不足之处。
首先，传统模型通常只考虑了客户的静态信息，无法准确反映客户的实际信用情况。
随着互联网的发展，人们的消费习惯、社交网络等信息也成为了评估客户信用的重要因素。
因此，在信用评估模型中引入非传统数据，如移动支付记录、社交媒体行为等，有助于提高模型的准确性。
其次，优化信用卡风险评估模型还需要考虑客户群体的不同风险特征。
不同类型的客户群体具有不同的违约概率和风险特征，因此，银行需要根据客户群体的特点，针对性地建立多元化的评估模型。
例如，对于年轻人群体，可以考虑其教育背景、就业情况和社交网络等因素；对于中老年人群体，可以关注其健康状况和资产状况等。
通过针对性地分析客户特征，银行可以更好地理解不同客户群体的信用风险，从而制定相应的控制策略。
除了建立准确的信用评估模型，优化信用卡风险控制策略也是十分重要的。
一旦发现客户存在风险，银行需要采取相应的措施进行风险控制。
传统的方式包括设置额度限制、提高利率等。
然而，这些措施可能会对良好客户造成不必要的困扰，甚至导致客户流失。
因此，在优化风险控制策略时，银行需要充分考虑客户的个人情况，并采用差异化的策略。
信用卡风险评估模型研究
信用卡风险评估模型研究信用卡作为现代社会的一种重要支付工具，在商业活动中发挥着至关重要的作用。
面对越来越多的信用卡客户和不同的消费场景，银行机构不得不对信用卡风险进行评估和控制，以保障资产安全并提高业务效率。
那么，信用卡风险评估模型具体是什么呢？简单来说，它是基于历史数据，利用统计学方法，通过更客观、全面的方式，来对信用卡中潜在的或者实际的风险进行合理的判断和评估。
而一个完善的信用卡风险评估模型应该具备以下三个方面的特点：第一，要具备真实可靠的数据来源。
这意味着所采集的数据必须来自于真实存在的信用卡客户，而且具有充分的信息，这样才能更准确、更全面地评估风险。
第二，要具备科学合理的模型理论基础。
这意味着所采用的方法和算法，必须符合数学和统计学理论，同时也要具备良好的实证性、实用性和预测能力。
第三，要具备灵活和多样化的应用能力。
这意味着所采用的方法和算法应该具备较强的适应性和可操作性，包括考虑不同客户群体、各种风险类型、不同的风险量度和贷款周期等等。
接下来，我们详细谈谈信用卡风险评估模型在具体运用中需要注意的一些问题。
首先，数据采集和预处理。
在涉及信用卡风险评估时，所需要处理的数据包含了非常多的信息，例如客户个人信息、信用历史、消费行为、偿还能力等等。
因此，基本的原则是要尽量多收集、充分整理，同时要筛选出最具代表性和区分度的变量和指标，减少误差或者偏差。
其次，模型选择和参数调整。
在建立一个有效的信用卡风险评估模型时，通常需要综合考虑多种方法，并且需要针对特定的数据集、目标变量和预测精度进行优化。
因此，需要不断地调整模型的参数，逐步提高其衡量风险的准确性和有效性。
最后，风险评估与调整。
在实际运用中，随着市场环境和客户结构的不断变化，原有的风险评估模型是否仍然适用，是否需要重新校准和调整，就变得非常重要。
因此，银行机构需要定期监测和分析模型的表现，及时认识到问题和改进的空间，以确保模型的连续有效性。
综上所述，信用卡风险评估模型的研究，是银行业务、市场营销和风险管理方面的重要基础。
大学生信用卡风险评价模型(完结篇)
大学生信用卡风险评价模型摘要目前，大学生的信用卡消费已经成为了一种普遍现象。
随之而来的愈演愈烈的信用卡风险问题。
针对这一现象，我们通过综合分析大学生信用卡收入来源，消费水平以及价值观念，得出了影响大学生信用的基本因素。
求解大学生信用卡风险评价模型的过程中，我们运用了层次分析法。
我们通过模糊数学中隶属度函数的思想，给出了某一因素的隶属度函数表达式：1 Ci ≤bi kμi k= (Ci-bi k+1)/（bi k -bi k+1） bi k ≤Ci ≤bi k+1 (1) 0 Ci ≥bi k+1 或1 Ci ≥bi kμi k= (Ci-bi k+1)/（bi k -bi k+1） bi k+1 ≤Ci ≤bi k (2)0 Ci ≤bi k+1通过隶属度函数，得出了各个因素的可信度(1,2,311)i r i =。
然后通过专家经验法，给出了各因素的相对重要性，确定个人信用指标的综合权重分布向量(1,2,311)i w i =。
另外，我们了解到，银行针对填写的各项信息，建立了相应的失信度函数h ，作为对结果真实性的分析。
最终我们给出了大学生信用卡风险评价模型：111Ti i i S WR h w r h =⎧⎫=-=-⎨⎬⎩⎭∑并根据模型的相对重要因素，给出了大学生能否办理信用卡的信用指标阈值：同时我们对大学生信用卡生命周期做了分析，给出了基于客户生命周期的大学生信用卡市场培养模型的四个时期： (1) 开发期 (2) 成长期 (3) 成熟期 (4) 衰退期并就各时期可能出现的问题以及银行的应对办法给出了一些合理化的建议。
最后我们就大学生思想观念，消费习惯，诚信观念给出了合理化的建议，希望当下的大学生能树立诚信意识，按时还贷。
关键词：信用卡风险层次分析法模糊数学隶属度函数专家经验法一、背景介绍2004年9月20日, 金诚信用和广东发展银行联名发行了第一张大学生信用卡后,在我国银行界引发了争相办理大学生信用卡的热潮, 如建设银行的龙卡名校卡、招商银行的Young卡、兴业银行的加菲猫信用卡、中信银行的中信I卡、工商银行的牡丹学生卡等。
个人信用卡申请的风险评估模型
摘要随着我国金融市场的迅猛发展，我国信用卡业务正处于蓬勃发展阶段，目前信用风险控制成为金融风险控制的一项重要内容。
信用卡的发放本质属于信贷业务。
通过剖析信用卡业务风险成因，建立完善的风险控制机制，并挖掘出高效的风险控制技术，对于化解商业银行信用卡业务风险具有十分重要的现实意义。
当前我国商业银行面临的信用风险问题，不仅影响商业银行的稳健经营，而且滋生出金融风险的许多内在隐患。
信用风险对金融市场的危害最大，它直接影响着现代经济生活中的各种活动，影响到国家的宏观决策和社会经济的发展。
因此，建立一个高效的预测模型，准确地分析与把握商业银行经营风险并有效防范信用风险对于提高信贷风险监控的效率，对于保证我国金融体系稳健、高效运行，实现经济的可持续发展具有重要意义。
与国外银行信用卡业务相比，我国各商业银行的信用卡业务的风险管理水平较低，管理手段与方法比较落后，缺乏一套有效的申请风险评估方法是阻碍个人信用卡业务进一步开展的主要因素之一。
本文主要是围绕如何通过模型的计算来控制申请信用卡时的信用风险。
申请信用卡时需填写表格，总共可归纳为１７个因素，通过把这１７个因素值输入模型，最后得到一个输出值，根据这个输出值来判断信用风险的大小，最后决定是否发卡，额度为多少等。
目前控制申请风险模型主要有层次分析法模型，基于决策树的方法过程的模型以及ＶａＲ方法等。
然而，上述的１７个因素有些时候难免不全，所以运用这些模型就比较容易出错，故本文选择了容错能力比ｉ较强的神经网络模型。
传统的神经网络模型研究的重点是围绕着如何确定网络的输入、输出层维数的建模问题。
但是，当研究复杂系统建模时，由于影响因素过多，不能确定冗余因素和有用因素，不能将输入的因素简化，这样在输入信息空间维数较大时，网络不仅结构复杂，而且训练时间也很长，从而降低网络性能，影响计算准确度。
因此，本文尝试利用层次分析法作为ＢＰ神经网络的前处理，通过已有的专家判断、比较、评价等手段将多个变量的重要程度数量化，以其结果作为ＢＰ神经网络的输入值，以减ｚＪ，Ｂｐ神经网络的结构的复杂性，从而缩短训练时间，并充分利用ＢＰ神经网络强大的容错能力和抗干扰能力，提高模型的效率。
信用风险管理与评价分析模型
信用风险管理与评价分析模型信用风险管理与评价分析模型是金融行业中的一种重要工具，用于评估和管理个人或企业的信用风险水平。
这个模型综合考虑了多个因素，包括借款人的信用历史、收入状况、资产负债状况等，以便为金融机构提供决策依据，确保风险最小化。
其次，模型需要考虑借款人的收入状况。
这包括工资、投资收益、租金收入等，以及根据历史数据和未来预测，评估借款人的偿还能力。
模型需要将这些数据与借款人的支出、债务等相比较，以衡量借款人的偿还能力。
资产负债状况也是信用风险管理与评价分析模型需要考量的一项因素。
借款人的资产包括房产、股票、存款等，而负债则包括借款、信用卡欠款等。
模型需要综合考虑这些因素，以评估借款人的财务状况和信用风险。
而这些数据的分析和评估可以通过利用统计学方法和模型进行。
例如，可以利用回归分析等技术，建立信用风险评估模型。
该模型可以根据不同的数据权重，计算出借款人的信用风险得分，以便金融机构作出相应的决策。
在建立信用风险管理与评价分析模型时，还需要考虑模型的有效性和准确性。
可以通过历史样本数据和现场实地调查来验证模型的预测准确性。
同时，模型也需要及时更新，以适应金融市场和借款人信用状况的变化。
总之，信用风险管理与评价分析模型是金融行业中的重要工具，用于评估和管理个人或企业的信用风险水平。
通过综合考虑借款人的信用历史、收入状况、资产负债状况等因素，该模型可以为金融机构提供决策依据，确保风险最小化。
模型需要收集和分析大量的数据，并利用统计学方法和模型进行评估。
建立和维护有效的信用风险管理与评价分析模型对金融机构来说非常重要。
大学生信用评价.
大学生信用评价评价项目说明：1.年龄：根据查阅的资料：在个人消费信用研究中表明，被评分的对象，随着年龄的变化，期信用价值会呈先升后降的趋势。
而在校大学生几乎都处于信用上升的阶段。
2.恋爱次数：恋爱次数较多的人信用较低。
3.入学年限：刚入校的新生各方面整体要比高年级的低，独立性相对要弱。
4.健康状况：健康状况影响一个人的还贷能力。
5.学校性质：毕业学校的等级从一定程度上决定了未来就业的难易程度和收入的稳定性。
6.上课情况：从旷课次数就能看出个人的信用情况。
7.奖惩情况：在校期间该生获奖越多，说明其道德品质越好。
8.奖学金：在校学生获得奖学金的说明其品学兼优。
9.人际交往：在社会上能否站稳脚步，与是否有一个大的交际圈是密不可分的，大学生在校期间，和周围的同学以及老师和谐交往，体现该生为人处事的能力，是未来更好发展的基本前提。
这一指标通过同学老师给分。
10.信用卡：信用卡本身就是以信用和经济基础来建立的一种透支卡。
11.兼职情况：在校兼职能为家里减轻负担，证明个人比较有责任心，相对而言信用较好。
12.手机欠费：手机经常欠费的说明其越期还款的可能性较大。
13.助学贷款：从国家取得助学贷款德尔学生我们基本可以认定其家庭收入较为不稳定或无力支付其大学期间的基本生活学习费用，以此作为经济来源的学生有一定的负债，在毕业后的一段时间也有还贷压力。
14.家庭负债情况：家庭负债率过高不利于债务的偿还，因此贷款风险就较高。
15.学校应届生就业率：该校应届生的就业率高低可以预估该校大学生以后就业的难易。
评价等级：该模型以百分制为准。
参与评分者若达到90分以上，说明其信用较好，可获得最高100万元的贷款。
70—90分之间，可获得最高60万元以上的贷款。
50—79分之间，可获得最高30万元的贷款。
50分以下不予借款。
信用风险管理与评价分析模型
信用风险管理与评价分析模型信用分析模型可以分两类，预测模型和管理模型。
预测模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性。
Z计分模型和巴萨利模型属于此类，两者都以预测客户破产的可能性为目标，不同之处在于所考察的比率和公式略有不同。
管理模型不具有预测性，它偏重于均衡地解释客户信息，从而衡量客户实力。
营运资产分析模型和特征分析模型属于此类。
营运资产分析模型旨在通过资产负债表衡量客户的实力与规模，特征分析模型则偏重于利用各类财务、非财务信息评价客户风险大小。
管理模型不像预测模型那样目标专一，同时具有很大的灵活性，通过适当的调整可以用于各种场合。
上述提到的4种分析模型都是现在较为常见的信用评级模型，书中也有详细介绍。
一、EDF模型EDF模型（Expected Default Frequency）即“预期违约率模型”，是著名的风险管理公司KMV公司开发的用以衡量违约风险基本工具。
该模型最主要的分析工具是所谓的预期违约率EDF，故也称为EDF模型。
EDF作为度量公司违约发生可能性大小的指标，属于预测模型范畴。
一家公司的EDF是指该公司在未来一年或几年内违约的概率，它主要由三大因素决定，分别是：1．资产价值：公司资产的市值。
它是公司资产在未来产生的现金流以一定的贴现率贴现到当前的价值。
这个公司资产的测度不但反映了公司的发展前景，而且还包含了公司所处的行业以及宏观经济状况等信息。
2．资产风险：是指资产价值的不确定性。
这是一个关于公司经营风险和行业风险的测度。
因此公司的资产价值只是一个估计值，存在一定不确定性，应当在公司的经营风险或者资产风险的框架下理解。
3．债务水平：是指公司在合同上负债的程度。
如果说与公司资产相关的测度是公司的市值，那么公司杠杠比率的相关测度就是相对于公司资产市值的债务面值，因为它是公司必须偿还的金额。
模型的基本原理是一个企业的违约率随着企业资产市值的降低而增加。
当资产市值最终低于负债总额的时候，企业无法偿还其债务，而委员就发生了。
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大学生信用卡风险评价模型摘要目前，大学生的信用卡消费已经成为了一种普遍现象。
随之而来的愈演愈烈的信用卡风险问题。
针对这一现象，我们通过综合分析大学生信用卡收入来源，消费水平以及价值观念，得出了影响大学生信用的基本因素。
求解大学生信用卡风险评价模型的过程中，我们运用了层次分析法。
我们通过模糊数学中隶属度函数的思想，给出了某一因素的隶属度函数表达式：1 Ci ≤bi kμi k= (Ci-bi k+1)/（bi k -bi k+1） bi k ≤Ci ≤bi k+1 (1) 0 Ci ≥bi k+1 或1 Ci ≥bi kμi k= (Ci-bi k+1)/（bi k -bi k+1） bi k+1 ≤Ci ≤bi k (2)0 Ci ≤bi k+1通过隶属度函数，得出了各个因素的可信度(1,2,311)i r i =。
然后通过专家经验法，给出了各因素的相对重要性，确定个人信用指标的综合权重分布向量(1,2,311)i w i =。
另外，我们了解到，银行针对填写的各项信息，建立了相应的失信度函数h ，作为对结果真实性的分析。
最终我们给出了大学生信用卡风险评价模型：111Ti i i S WR h w r h =⎧⎫=-=-⎨⎬⎩⎭∑并根据模型的相对重要因素，给出了大学生能否办理信用卡的信用指标阈值：同时我们对大学生信用卡生命周期做了分析，给出了基于客户生命周期的大学生信用卡市场培养模型的四个时期： (1) 开发期 (2) 成长期 (3) 成熟期 (4) 衰退期并就各时期可能出现的问题以及银行的应对办法给出了一些合理化的建议。
最后我们就大学生思想观念，消费习惯，诚信观念给出了合理化的建议，希望当下的大学生能树立诚信意识，按时还贷。
关键词：信用卡风险层次分析法模糊数学隶属度函数专家经验法一、背景介绍2004年9月20日, 金诚信用和广东发展银行联名发行了第一张大学生信用卡后,在我国银行界引发了争相办理大学生信用卡的热潮, 如建设银行的龙卡名校卡、招商银行的Young卡、兴业银行的加菲猫信用卡、中信银行的中信I卡、工商银行的牡丹学生卡等。
万事达卡国际组织曾对北京、上海等地20多所大学2000多名在校本科生、研究生和博士生的调查发现, 现金仍然是大学生消费的主要付款方式,但是大学生持卡比例从2006年的15.1% 大幅上升到24% 。
《2006中国大学生调查报告》显示, 大约平均每4个大学生就有1人持有信用卡。
但是, 广发银行等已停止了大学生信用卡的办理, 原因就在于大学生信用卡的风险太大。
所以, 加强对大学生信用卡的风险管理至关重要。
二、问题重述信用卡作为新兴的支付工具和信用手段，以其支付结算、消费信贷和使用方便等特点，广受消费者欢迎。
伴随着2006年12月11日中国金融市场的全面开放，国内商业银行加大了发行信用卡的力度，大学校园是众多银行抢占的重要信用卡市场之一。
但是，从第一张大学生信用卡发行开始，大学生信用卡的违规现象就日趋严重，信用卡风险发生的频率也越来越高。
因此，对大学生信用卡风险进行控制管理是十分必要的。
找到有效规避大学生信用卡风险的方法不仅能给银行自身带来巨大收益，也能让大学生建立合理的理财计划，正确对待信用问题，最终实现双赢，共同发展。
请对大学生进行信用卡使用现状调查，分析大学生的收入来源、消费结构以及价值观念等特点，并利用各类数据分析大学生信用卡可能存在的风险。
从银行角度建立大学生信用卡风险模型，如何更有效的规避大学生信用卡风险。
最后，就培养诚信意识、合理消费理念问题为当今大学生给出合理化建议。
三、数据收集关于大学生的信用卡风险问题，我们先考察了大学生的自身收入来源问题。
据调查显示：在校期间，绝大多数学生的主要经济来源为家庭供给，占78%；靠亲友资助的占22%。
63.3%的学生每月开支与主要经济来源之间存在差额，其中不足部分主要由勤工助学、补助、贷款、奖学金、个人负债来补充，68.3%的同学这部分收入占月支出的30%一下，但还有13.9%的学生这部分收入占月支出的50%以上，有的甚至占到70%以上。
除从家庭得到收入以外，大学生倾向选择的途径依次为奖学金、勤工助学、补助、个人负债、贷款、争取社会资助。
从中我们可以看出大学生有很强的自立倾向，希望通过自己的劳动与勤奋学习挣取生活费用，而不是依赖学校、社会和他人的支持。
据某大学权威调查可得，大学生的主要收入来源为：1、家中补给（81.4%）2、部分靠家庭补给部分靠兼职或勤工俭学（12.1%）3、靠自己的能力（贷款等）（6.5%）鉴于当前大学生消费模式的全新化，消费路径的多样化，休闲消费和人情娱乐消费已不亚于基本生活消费和学习消费，所以出现了部分学生的月生活费不够等状况。
对此，权威机构也进行了调查：1、非常不够，每月都要超支，而且超支情况严重（9%）2、超支时候比较多，时常找朋友借（9%）3、偶尔超支，但大多数时候都够用（60%）4、够了，每个月还有一定的节余（22%）所以我们可以看到，绝大多数大学生都会出现生活费不够的情况，所以很多人自然而然地把目光对准了信用卡。
另一方面，大学生消费水平，伴随着国民经济的发展而迅速提高，其消费结构和消费倾向发生了巨大的变化。
据调查显示，相当大一部分大学生的消费水平在急剧增长。
大致可给出以下几种原因：一、家庭经济收入普遍偏高二、生活及学习用品价格上涨三、思想日渐变化，互相攀比的现象比较严重四、思想政治工作不力。
缺乏艰苦朴素的思想教育，没有形成艰苦创业的生活作风。
由调查数据可以看出，过高的消费水平导致一批大学生对自己的还贷能力进行了过高的估计，不以为然地贷款、刷卡，最终导致贷款量超过自己的还贷能力，形成拆东墙补西墙的恶性循环。
最终，我们根据根据以上大学生收入来源、消费水平以及消费观念，给出了大学生办理信用卡的主要原因:一是校园信用卡不需要缴年费；二是大学生对时尚的追求；三是办卡礼品的诱惑；四是信用卡的透支功能。
随着多数大学生“先消费后还款，手头更宽裕”观念的形成，每月3000到5000元的可透支额度形成了巨大的诱惑力。
五是部分大学生表示，办卡是为了享受各种优惠活动，当然也有的大学生则是“为了紧跟时尚潮流”。
四、基本假设1、假设信用卡申请人的各方面资料都能一一提供。
2、经过筛选，建立一套2类共11项指标的大学生信用卡信用风险评价体系，忽略保证金和担保人及不重要指标；3、在构造判断矩阵时，依上下层之间的隶属关系，由专家经验法确定同层元素的相对重要性；4、指标评分函数由申请人提供的申请资料和银行私下获得的资料计算得到，忽略其他因素；5、授信阈值的确定主要看持卡人未来还贷能力和还贷意愿是否令人满意；五、基本符号和变量r：各指标评分；iw：各指标权重；ih : 失信度；μA (x)：x对A的隶属度；Ci: 某一指标的获得参数；bi k：某一指标的比较参数；M 目标层；A 准则层；B 准则层；Q1 ：开发期利润;Q2 ：成长期利润;Q3 ：成熟期利润;Q4 ：衰退期利润;ε：客户对信用卡印象收益,为非货币化表现,六、模型的建立与分析6．1模型原理个人信用卡信用风险评价原理如下图：确立个人信用指标的筛选原则，并在此基础上建立个人信用评价指标体系，这是评价个人信用的基础。
在个人信用评价过程中，首先，依据申请人个人资料信息对申请人进行指标评分，建立其指标可信度向量{}1211,,r R r r =……，，然后，对申请人提供的申请资料核对，确定其失信度h ，最后，将可信度向量与已确定的指标权重向量{}1211w ,w ,w W =……，相乘并减去申请人的失信度h ，就获得了申请人的信用评价总分S 。
在确定授信时，将S 与阈值1t ，2t 比较：S<1t ,申请人无法获得信用卡；12t t S ≤<，申请人可获普通信用卡；2t S ≥，申请人可获金卡（高级信用卡）。
6．2 模型建立6．2．1 指标建立原则1、可获得性原则。
对于一些指标的获得，必然服从这个原则，这是建立评价体系的关键。
2、动态性原则。
无论哪个银行只要获得相应指标，都能对风险作出正确合理的判断。
3、独立性原则。
体系中各个指标必须具备独立性，可以降低系统计算的复杂程度。
6．2．2 大学生信用卡风险评价体系对大学生信用卡风险评价问题所涉及的因素进行分类，构造一个各个因素之间相互联结的层次结构模型。
针对该问题，我们把影响因素分为三层：第一次目标层，大学生信用综合评价；第二层准则层，包括个人及家庭价值体系、个人信誉体系两个方面；第三层是方案层，影响大学生信用的因素，为家庭固定资产总值、家庭人均收入、个人消费水平等共11个因素，构成如下的层次结构图。
目标层M：大学生信用风险评价准则层A：个人及家庭价值体系（1—4）、个人信誉体系（5—11）方案层P：1、家庭固定资产总值2、家庭人均收入3、个人消费水平4、专业发展前景和兴衰程度5、年龄6、健康情况7、攻读学历8、学习成绩和科研能力9、缴费记录10、不良记录11、银行贷款记录方案层各因素说明如下：1、家庭固定资产总值：持卡人所在家庭拥有的财产的总价值水平，影响了持卡人的还贷能力。
2、家庭人均收入：家庭人口和人均收入，能更好的反应家庭的收入水平和富裕程度。
3、个人消费水平：个人消费水平的高低往往决定了有没有还贷能力。
4、专业发展前景和兴衰程度：这一指标反映出了该持卡人所学专业的社会效应和水平高低。
5、年龄：根据经验和数据统计可知道，年长者一般经验丰富，性情沉着，当然对于信用开贷款的了解和也会比较丰富。
6、健康情况：健康情况将影响一个人的劳动能力，从而影响收入和还贷能力。
7、攻读学历：攻读学历越高，获得的教育和知识储备就越丰富，当然对于还贷问题也有更多的了解。
8、学习成绩和科研能力：这个指标往往侧面反应出持卡人的综合素质，有较强的可信度。
9、缴费记录：如在学校各种费用的缴纳方面没有拖欠情况，持卡人的还贷意愿也有较强的保障。
10不良记录：这一记录反映持卡人在过去有没有因违反规章制度而受到行政处罚，能侧面了解持卡人的还贷意愿。
11、银行贷款记录：个人是否向银行申请贷款或者透支，是否按时归还，失信的次数和时间的长短等情况反映个人的守信程度。
一、通过成对比较的方法确定每一层的各因素的相对重要性，由AHP 法和专家分析法得到相应的判断矩阵：给出目标层M ，准则层A ，方案层Q 后，通过专家分析法，申请人的个人及家庭价值体系比个人信誉体系略微重要，因此我们不妨12a 设为2，21a 为1/2，自身对于自身同等重要，所以11a 和22a 均为1。
121/21A ⎛⎫= ⎪⎝⎭同理j P 与对应准则层的判断矩阵为：1113511351/31/3131/51/51/31P ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪⎪⎝⎭和 211/3111/51/31/531331/311/311/3111/51/31/511/3111/51/31/5535513131331/311/35355131P ⎛⎫⎪⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎝⎭（其中1P 为相对于1A 的判断矩阵，2P 为相对于2A 的判断矩阵）各层的权重分配 通过特征根法，由各级判断矩阵求得其最大特征值、一致性指标和各指标对应的权重向量（计算程序见附录），判断矩阵1P 的最大特征值4.0435，根据一致性指标的评价标准： 可得一致性指标为： 4.043540.01450.1141m nCI n λ--===<--，所以判断矩阵1P 的一致性是可以接受的。