个人信用评级的研究综述
信用评级研究与评价模型构建
信用评级研究与评价模型构建近年来，信用评级成为了广受关注的话题。
作为一种衡量个人、企业、机构等信用风险的工具，信用评级在市场经济中扮演着重要的角色。
本文将从信用评级的定义、研究、评价模型构建等多个方面阐述信用评级的相关知识和实践经验。
一、信用评级的定义及意义信用评级，简称“信评”，是指对借款人信用状况和偿还能力进行评估、预估、预测、预警和提示的一种评估工具。
它通常用信用等级或者信用分数来表示一个借款人的信用状况。
对借款人的信用评级可以帮助贷款方更加准确和科学地评估借款人的风险，从而制定相应的准入条件，以便更好地保障自己的资产质量和盈利水平。
同时，对于借款人来说，通过提高自己的信用评级，可以降低贷款融资的成本和获得更多的资金支持。
二、信用评级的研究信用评级的研究可以从多个方面展开，如历史数据的回顾性研究、行业和企业经济情况的分析、现代技术的应用等。
通常来说，信用评级的研究可以分为以下几个方面：1. 历史数据的回顾性研究信用评级研究的第一步就是回顾历史数据，以了解和分析过去借款人的还款表现，以此为判断未来信用风险提供参考。
这些数据可以包括借款人的还款情况、背景信息、经济情况、行业性质、市场前景等。
通过对过去数据的系统分析和建模，可以为未来借款人贷款评级提供科学和合理的依据。
2. 经济数据和行业分析在评估借款人的信用状况时，除了回顾过去的还款表现以外，还应该对借款人所处的行业和整个经济环境进行分析。
这可以包括行业的规模、发展趋势、市场竞争情况、政策影响等多方面因素。
只有了解行业的内外部环境，才能更准确地判断借款人的信用状况和未来还款能力。
3. 现代技术的应用随着现代技术的不断发展，信用评级的研究和应用也变得更加智能和高效。
例如，通过人工智能和机器学习技术，可以对历史数据和经济分析进行更加精准的建模和预测，以提高信用评级的准确性和预测能力。
另外，通过人脸识别、云计算、大数据等技术手段，可以对借款人的行为和信息进行动态监控和定期跟踪，以预警借款人的异常情况和风险。
大数据个人信用体系模型及案例综述
大数据个人信用体系模型及案例综述近年来，随着大数据技术的飞速发展，人们逐渐意识到大数据在信用评估领域的重要性。
大数据个人信用体系模型成为了金融、电商、保险等行业的重要工具，可以帮助企业更精准地评估个人的信用状况，降低风险，提高服务质量。
本文将对大数据个人信用体系模型进行综述，通过整理相关文献和案例，探讨大数据在个人信用评估中的应用及发展趋势。
大数据个人信用体系模型是利用大数据技术和算法构建的个人信用评估体系，它能够在大数据基础上对个人的行为和信息进行分析，从而全面评估他们的信用水平。
这一模型可以帮助金融机构、电商平台等企业更准确地确定个人的信用等级，降低信用风险，提高风控能力。
大数据个人信用体系模型的核心要素包括个人信息、行为数据、社交关系等。
个人信息包括姓名、身份证号码、联系方式等基本信息；行为数据包括个人在网上的消费、贷款、还款等行为记录；社交关系包括个人在社交网络上的人际关系、影响力等。
这些要素构成了大数据个人信用体系模型的数据基础，为综合评估个人信用提供了重要的信息。
大数据个人信用体系模型可以广泛应用于金融、电商、保险等行业。
在金融领域，它可以帮助银行、P2P平台等金融机构更准确地评估个人的信用状况，降低不良贷款率；在电商领域，它可以帮助电商平台更好地管理用户的信用，提高交易安全性；在保险领域，它可以帮助保险公司更准确地确定保险产品的定价和投保范围。
随着大数据技术的不断成熟和发展，大数据个人信用体系模型将会更加精细和智能化。
未来，它将更多地利用人工智能、机器学习等技术，从而实现更准确、全面的个人信用评估。
随着个人信息保护法规的完善，大数据个人信用体系模型还将更加注重个人隐私保护，提高数据使用的合规性。
2.1 蚂蚁金服的芝麻信用评分模型蚂蚁金服旗下的芝麻信用是中国领先的个人信用评估平台，其信用评分模型就是典型的大数据个人信用体系模型。
该模型利用个人在支付宝上的消费、还款、借贷记录等大数据信息，结合社交关系、个人信息等因素，对用户的信用状况进行评估，并给出相应的信用评分。
个人信用评级体系存在的问题及对策研究[开题报告]
![个人信用评级体系存在的问题及对策研究[开题报告]](https://img.taocdn.com/s3/m/4ffc6118fd0a79563c1e72e6.png)
个人信用评级体系存在的问题及对策研究[开题报告] 题目: 个人信用评级体系存在的问题及对策研究一、选题的背景、意义个人信用评级体系是一国信用制度体系的重要组成部分，是商业银行等金融机构开展个人信贷业多年的务的基础。
在西方发达国家，个人信用制度已有160发展历史，这些国家的个人信用评级体系已相当发达与完善，在国民经济增长与社会生活的各个方面，尤其是为商业银行开展个人消费信贷业务发挥了重要作用。
在现阶段，个人信用评级体系的建设不仅能够提供良好的市场运行秩序，而且对我国扩大内需、刺激经济增长等都有着重大的意义。
完善的个人信用评级体系不仅能进一步提高市场资源配置效率，而且可以促进个人信贷消费，拉动市场消费状况，从而改变目前主要由投资拉动的经济增长方式。
对个人信用体系的完善还有利于改善社会信用状况，加快整个社会从传统经济结构向市场经济转型的步伐，同时促进社会主义法治建设此外，建设个人信用体系是商业银行提高市场竞争能力，拓展个人贷款业务;提高商业银行个人贷款管理水平;控制贷款风险，提高贷款质量和效益的关键因素之一。
在我国，个人信用评级体系的建设有了很大的发展，但是尚处在起步阶段。
我国尚未形成符合市场经济要求的个人信用评级体系，社会普遍存在的失信现象已经成为我国市场经济进一步发展的重大障碍。
完善个人信用体系刻不容缓。
近年来国内有关个人信用评级的论述越来越多，取得了一定的成果，但是依然存在着一些问题。
从理论研究的角度上来看，我国个人信用评估的研究与欧美没有很大差距，但从现实角度来看，由于我国信用评级体系起步晚，严重缺失个人信用指标数据及相关法律建设，现实中商业银行体系在对个人发放信贷的过程中的信用评估和管理都有很大的困难。
二、相关研究的最新成果及动态(一)国外学者关于个人信用评级体系的研究现代信用行业是在市场经济的发展过程中逐步发展起来的。
国外的研究文献很少把个人信用体系作为一个单独的问题来研究。
最早认识到信贷市场信息不对称问题的经济学家是阿克罗夫(1970)，在其1970年发表的《柠檬市场:产品质量的不确定性与市场机制》提出了信息不对称的问题，但对制度因素对信贷市场信息不对称造成的影响研究很少。
国外个人信用评估体系的发展及对我国的启示
国外个人信用评估体系的发展及对我国的启示随着社会经济的不断发展，信用评估已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
个人信用评估体系的建设对于金融、电子商务、租房、就业等方面都有着重要的意义。
国外的个人信用评估体系相对完善，各国在信用评估方面也有着丰富的经验和做法。
本文将就国外个人信用评估体系的发展及对我国的启示进行探讨。
一、国外个人信用评估体系概述1. 美国美国一直以来都是信用评估体系发达的国家，其信用评估机构主要有三大征信机构，分别是Experian、Equifax和TransUnion。
这三大征信机构收集个人的信用信息，包括贷款、信用卡、房贷等信用记录，利用这些信息为金融机构和企业提供信用评估服务。
美国的个人信用评估还包括FICO信用评分系统，通过对个人信用信息进行综合评分，帮助金融机构和企业判断申请人的信用状况。
2. 欧洲欧洲的个人信用评估体系在各国有所不同，但总体来说都比较完善。
比较著名的是德国的Schufa和英国的Experian。
欧洲的个人信用评估体系还包括了消费者信用报告，消费者可以通过查询信用报告来了解自己的信用状况，并及时发现并纠正错误信息。
3. 亚洲在亚洲，日本和韩国的个人信用评估体系也比较先进。
特别是韩国，其信用评分系统非常成熟，不仅涵盖了金融信用，还包括了消费信用和生活信用等方面。
韩国的信用评估在贷款、就业、租房等方面都有着广泛应用。
1. 建立统一的个人信用信息征集平台在国外，征信机构对个人信用信息的征集比较规范和统一，这有利于提高个人信用信息的准确性和全面性。
我国应当建立统一的个人信用信息征集平台，整合各类信用信息，减少信息孤岛现象，避免信息的重复采集和传递。
应采取措施规范各类征信机构的行为，提高信息征集的合规性和透明度。
2. 加强个人信用信息的保护在国外，个人信用信息的保护得到了很好的实践，相关法律法规和监管制度比较健全。
我国也应当完善相关法律法规，明确个人信用信息的保护范围和原则，规范信息的获取、使用和披露行为，保障个人信息的安全和隐私。
随机森林个人信用风险评估研究-最新范文
随机森林个人信用风险评估研究一、文献综述近年来,随着消费金融市场的迅速发展,越来越多的消费金融机构涌入,以蚂蚁花呗、借呗、京东白条为代表的消费金融服务盛行。
从受众群体来看,消费贷款的发放对象是个人,还款来源主要为工资、奖金、投资收益、生产经营性收入等。
这些来源易受多种外部因素影响,包括宏观经济变化、所在企业经营状况、个人健康及意外等。
与此同时,与企业相比个人的流动性和不确定性更高,借款人还款行为易受个体思想观念、态度、行为习惯等主观因素的影响。
因此,个人信用风险成为风控的核心,如何把各借款人纷繁复杂的信息数据映射成其自身详细的信用水平成为这一行业亟待解决的问题。
在个人信用风险评估领域,国内外的研究主要集中在个人信用风险的指标选取和个人信用风险评估方法及模型构建两个方面,后者居多。
信用风险指标的选取,主要基于传统信贷的指标选择和基于消费场景多样性对指标体系的补充优化。
BillFair和Earllsaac（2015）提出的FICO信用分模型是个人信用评估领域最早且在银行使用最广泛的。
FICO模型根据违约风险来计算客户的信誉,它所选用的指标主要有五类：信用偿还历史、信用账户数、使用信用的年限、正在使用的信用类型以及新开立的信用账户［1］。
MariolaChrzanowska（2008）以一家在波兰经营的外资银行中的个人客户贷款为例,通过单一和集成的方法,发现“已偿还贷款的份额”是体现个人信用等级最重要的指标［2］。
龙新庭、王晓华（2013）指出德国国际项目咨询IPC公司通过客户的信用历史、贷款申请书信息、个人声誉等方面综合评估其还款意愿［3］。
消费场景的多样性使得实践中基于互联网的个人信用风险指标在构成上与传统的金融机构有所不同,在其基础上更多地获取关于个人生活消费的指标。
国内首个个人信用评分——阿里巴巴芝麻信用分的评分标准主要由五部分组成：信用历史（35%）、行为偏好（25%）、履约能力（20%）、身份特征（15%）和人脉关系（5%）［4］。
个人信用评价研究综述
个人信用评价研究综述个人信用评价是指针对个人的信用状况进行评估和评价的过程。
随着社会经济的发展，信用已经成为影响个人经济活动和社会地位的重要因素之一。
对个人信用进行评价研究具有重要的理论和实践意义。
个人信用评价的研究内容主要包括信用评价模型、信用评估方法和信用评价机制等方面。
信用评价模型是指用于分析和预测个人信用状况的数学模型。
常用的信用评价模型包括传统的统计模型和近年来兴起的机器学习模型。
统计模型常用的方法有逻辑回归、决策树和支持向量机等，可以根据个人的历史信用数据进行模型的构建和模型参数的估计。
而机器学习模型则可以通过大数据的方法，利用深度学习和神经网络等技术，对海量的个人信用数据进行建模和预测。
信用评估方法是指用于度量和评估个人信用状况的具体方法。
常用的信用评估方法包括评分卡模型、基于案例推理的方法和基于行为分析的方法等。
评分卡模型是指通过建立信用评分卡，对个人的信用进行评分和分类。
评分卡模型通常包括一系列的信用评分因子和相应的权重，通过计算个人的信用得分，来评估其信用状况。
基于案例推理的方法则是通过参考历史案例，对个人信用进行推理和评估。
基于行为分析的方法则是通过分析个人的行为数据，如消费行为和支付记录等，来评价个人的信用状况。
信用评价机制是指个人信用评价的组织和实施机制。
个人信用评价机制包括信用数据的收集和整理、评价指标的建立和评价标准的制定等方面。
随着互联网和大数据技术的快速发展，个人信用评价机制正朝着智能化和自动化的方向发展。
通过互联网技术，可以方便地收集和整理个人的信用数据，通过大数据和人工智能的技术，可以对个人信用进行自动化的评估和预测。
个人信用评价研究是一个涉及信用评价模型、信用评估方法和信用评价机制等方面的综合性研究领域。
随着社会经济的发展和科技的进步，个人信用评价研究将在未来的发展中扮演越来越重要的角色。
大数据个人信用体系模型及案例综述
大数据个人信用体系模型及案例综述随着互联网和信息技术的快速发展，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
大数据在个人信用体系建设方面发挥了重要作用。
本文将对大数据个人信用体系模型及相关案例进行综述，以探讨其应用和影响。
1. 传统个人信用体系模型在传统的个人信用体系模型中，主要依靠金融机构和征信机构收集和整理个人信用信息。
这种模型主要依赖于人工审查和数据分析，存在信息不对称和风险隐患较大的问题。
2. 大数据个人信用体系模型大数据个人信用体系模型通过整合和分析大量的个人数据，如消费记录、社交网络数据、移动支付数据等，构建个人信用评估模型。
这种模型能够更全面、准确地评估个人信用状况，并为个人提供信用服务。
大数据个人信用体系模型的基本流程包括数据采集、数据清洗、数据挖掘和建模、评估和预测等环节。
通过对大量的个人数据进行分析和建模，可以发现个人信用状况的规律和特点，为金融机构和征信机构提供可靠的信用评估指标。
1. 支付宝芝麻信用支付宝芝麻信用是中国最大的信用评估商业平台之一，通过整合支付宝海量的用户数据，构建了全面的个人信用评估体系。
该体系主要根据用户的消费记录、还款记录、社交网络关系等多维度数据进行信用评估。
芝麻信用提供了信用分、信用保证金、信用报告等服务，成为了许多人的信用参考。
2. Sesame CreditSesame Credit是阿里巴巴旗下的个人信用评估平台，主要通过分析用户在淘宝、饿了么等阿里巴巴旗下平台上的消费行为，评估个人的信用状况。
Sesame Credit提供了借款、租房、信用卡申请等信用服务，帮助用户更便捷地获取信用。
3. 大众点评信用体系大众点评信用体系是基于用户在大众点评平台上的消费行为数据构建起来的信用评估体系。
该体系主要通过分析用户的点评、评分和消费金额等数据，评估用户的信用状况。
大众点评信用体系为用户提供了免押金租房、信用消费等服务。
以上案例只是大数据个人信用体系的一部分，大数据在个人信用体系建设方面的应用正在不断扩展和完善。
个人信用评价研究综述
个人信用评价研究综述个人信用评价是指对个人在金融交易中履行还款义务的能力和意愿进行评估的过程，是金融机构评估借款人的信用状况和风险的重要手段。
随着金融科技的迅速发展和金融市场的不断扩大，个人信用评价的重要性越来越凸显。
本文将对个人信用评价的研究现状进行综述，探讨其发展趋势和存在的问题，并提出未来的研究方向。
一、个人信用评价的定义及意义个人信用评价是指通过对个人的信用历史、还款能力、资产状况等进行评估，从而判断其在借款和还款过程中的风险和信用状况。
在金融市场中，个人信用评价可以帮助金融机构更准确地评估借款人的信用风险，降低信贷风险，提高贷款的准确性和效率。
对于个人来说，良好的信用评价可以帮助其获得更好的贷款条件，降低借款成本。
二、个人信用评价的研究现状1. 信用评价模型个人信用评价的研究中，主要采用的方法包括统计分析、数学建模、机器学习等。
在统计分析中，通过对历史数据的分析，建立信用评价模型，从而预测个人未来的信用表现。
而在数学建模和机器学习中，则是通过大数据分析和机器学习算法，构建个人信用评价模型，提高评价的准确度和预测能力。
2. 信用评价指标个人信用评价的指标包括信用记录、还款能力、财务状况、人格特征等方面。
信用记录是个人过去的信用表现，包括逾期次数、贷款记录、信用卡使用等；还款能力是指个人的收入水平、稳定性、就业情况等；财务状况则包括个人资产、负债比例等；而人格特征则是指个人的诚信、责任感等品质。
3. 评价技术应用随着金融科技的发展，个人信用评价的技术应用也在不断创新和拓展。
基于大数据和人工智能的个人信用评价系统，可以更准确地评估个人的信用状况；而区块链技术的应用，则可以加强信用信息的安全和可靠性。
1. 数据不对称性在个人信用评价中，存在着很大的数据不对称性，即少数个人集中了大部分的信用信息，导致评价结果的偏差和不准确性。
2. 隐私保护个人信用评价涉及到大量的个人隐私信息，如何在评价过程中保护个人隐私成为一个关键问题。
大数据个人信用体系模型及案例综述
大数据个人信用体系模型及案例综述大数据个人信用体系模型是通过收集大量的个人数据，包括个人信用记录、消费行为、社交网络等多个维度的数据，利用大数据技术和算法，建立起一个个人信用评估的模型。
该模型可以定量地评估个人的信用水平，并根据评估结果对个人进行分类和排序，用于个人信用评级、风险控制、信贷审批等方面。
大数据个人信用体系模型的核心是通过分析个人数据，发现个人信用的关键特征和规律，并建立相应的评估模型。
这些特征和规律可以包括个人的还款记录、征信记录、收入状况、职业背景、社交网络关系等。
通过建立模型，可以将这些特征和规律相结合，给出一个综合性的信用评估结果。
大数据个人信用体系模型在实际应用中具有广泛的应用前景。
在金融行业中，可以通过该模型对个人的信用等级进行评估，用于银行的信贷审批、贷款利率的设定等方面；在电商行业中，可以通过该模型对个人的信用水平进行评估，用于分析消费行为、个性化推荐等。
大数据个人信用体系模型也可以在社会风险评估、反欺诈、舆情分析等方面发挥作用。
大数据个人信用体系模型的应用案例有很多。
以下是几个典型的案例：1. 银行信贷审批：银行可以通过大数据个人信用体系模型对客户的信用状况进行评估，从而更准确地判断客户的还款能力和信用风险，提高贷款的审批效率和质量。
2. 电商信用评级：电商平台可以通过大数据个人信用体系模型对买家和卖家的信用水平进行评估，根据信用评级给出相应的优惠政策，提高用户的消费体验和信任度。
3. 社交网络信用评估：通过分析个人在社交网络上的活动和关系，可以建立一个社交网络信用评估模型，用于识别不良用户和社交欺诈行为，提高社交网络的安全性和可信度。
4. 个性化推荐：通过分析个人的消费行为和偏好，可以建立一个个性化推荐模型，根据个人的信用水平和兴趣特点，给出相应的推荐产品，提高用户的购物体验和满意度。
大数据个人信用体系模型在金融、电商、社交网络等领域都具有重要的应用价值。
随着大数据技术的不断发展和个人数据的不断积累，大数据个人信用体系模型有望在未来发挥更大的作用。
个人信用评价研究综述
个人信用评价研究综述个人信用评价是指通过对个人的信用信息进行收集、整理、分析和评估，得出个人信用水平的一种评价方法。
个人信用评价在金融、保险、租赁、担保、就业等领域中发挥着重要的作用。
本文将对个人信用评价的研究进行综述。
个人信用评价的发展历程个人信用评价的发展可以追溯到20世纪初，当时主要以个人财务状况为依据进行评估。
随着经济的发展和金融体系的完善，评估指标逐渐扩展到个人的还款能力、社会关系、职业状况等方面。
20世纪70年代，随着个人消费信贷的兴起，对个人信用评价的需求日益增加，评价方法也逐渐多样化和专业化。
个人信用评价的指标体系个人信用评价的指标体系包括个人基本信息、财务状况、还款能力、职业稳定性、社会关系等方面。
个人基本信息包括姓名、年龄、性别、籍贯等；财务状况包括个人收入、资产、负债等；还款能力包括个人的还款记录、信用卡使用情况等；职业稳定性包括个人的工作年限、职位稳定性等；社会关系包括个人的婚姻状态、人脉关系等。
个人信用评价的方法个人信用评价的方法可以分为定性评价和定量评价两种。
定性评价主要是通过对个人的基本信息和财务状况进行分析，判断个人信用水平的高低。
定量评价主要是通过建立个人信用评分模型，将个人的信用信息转化为一定的分数，评估个人信用水平的好坏。
个人信用评价的研究进展个人信用评价的研究主要集中在评价指标的选择、评价模型的建立和评价方法的改进三个方面。
在评价指标的选择上，研究者通过对不同指标的权重进行分析和计算，提出了一些有效的评价指标体系。
在评价模型的建立上，研究者通过回归分析、模糊综合评估、人工神经网络等方法，建立了一些有效的个人信用评分模型。
在评价方法的改进上，研究者提出了基于大数据和人工智能的个人信用评价方法，提高了评价的准确性和效率。
个人信用评价的意义和挑战个人信用评价对于金融机构的风险控制和信贷审批具有重要的意义，可以有效提高贷款的风险管理水平。
但个人信用评价也面临着一些挑战，如信息不对称、数据安全和隐私保护等问题，需要持续进行研究和改进。
个人信用评估研究综述
中， 形成一套个人资信档案 ， 为金融 、商业 等部 门了解个人的信用 Ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ， Ｌ Ｐ ） 是一种 运筹学方法 。Ｍａ ｎ ｇ ａ ｓ ａ ｒ ｉ ａ ｎ （ １ ９ ６ ５ ） 是 状况提供服务 。并且 己出台了 《 信贷机会平等法 、 （ （ 社会再投 第 一个 认识 到可 以把线性 规划 应用 到分类 问题 中的学者 ， 但是 资法） ）等１ ７ 部规范个人资信和保障个人信贷等方面的相关立法 。 经过几十年的发展 ， 美国的个人信用评估体系已经发展成熟。
摘要： 建立 个人 信 用评 估体 系是 经济活 动运行 的基 本保 障。 本文对 国 内外 目前个人 信 用评估 的实 践和理 论研 究进
行 了归纳总结 ， 指 出 了目前 国内外个人 信 用评 估存 在 的问题 以及今 后研 究的方 向。 关键词 ： 个 人 信 用 ；征 信 系统 ； 分 类 树
一
，
国外个 人信用评估研 究 预 测。Ａｌ ｔ ｍａ ｎ 于１ ９ ６ ８ 年对６ ６ 家美 国制造业 企业的经营情 况进 行 西方个 人信 用研 究 已有 １ ５ ０ 多年 的历 史。 无论 是个 人信用 了典型判别分析 ， 提 出了著名 的Ｚ － Ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ 模型 ， １ ９ ７ ７ 年 Ａｌ ｔ ｍａ ｎ 本
人结合ＱＤ Ａ又建立 了Ｚ Ｅ ＴＡ模型 。Ｚ － Ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ 模 型和Ｚ Ｅ ＴＡ模 型 ， 都是 以会计 资料 为基础 的多变量信用评 分模型 ， 由其计算 的ｚ 值
评 估的实践还是方法各个 方面都取得 了重大 的进展 。 （ 一） 国外个 人信用评估 实践研究
美国是市场经济最 发达 的国家 ， 信 用评 估因此最早起源于美 可 以反映贷 款企 业在 一 定时期 内的 信用状 况（ 违约 与不 违约 、 国， 而且美 国的个人信用评估实践也最发达 。西方发达 国家 的个 破产 与不破 产 ） ， 简单 实用 ， 很快成 为 了预测 企业违 约或 破产 的 人信用征信系统依托于高度发达 的电子信息 网络系统 ， 最为 完善 主流分 析方 法 ， 被应 用到 世界上超 过２ ５ 个 国家 。类似 的研究 还 的是美 国的个人征信体系 。 包括Ｈｏ ｒ ｒ ｉ ｇ ａ ｎ （ １ ９ ６ ６ ） 、Ｐ ｏ ｇ ｕ ｅ 和Ｓ ｏ ｌ ｄ ｏ ｆ ｓ ｋ ｙ （ １ ９ ６ ９ ） 、Ｗｅ ｓ ｔ （ １ ９ ７ ０ ） 、 在美国 ， 每个人从 出生就开始拥有 一个终生的社会安全号码 Ｈｏ ｒ ｔ ｏ ｎ （ １ ９ ７ ０ ） 等 （ Ｓ Ｓ Ｎ） 。美 国人 申请工作 、支付工资 、租房 、纳税都要 出示 和登 随后 发展 的信 用评估 是 以统计 学或运 筹学方法 为基础 的。 记社会安全号码 。通过这个无法伪 造的号码 ， 每个人都有一 份资 回归 分析 （ Ｒｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ） 是一 种统 计学 方法 。它主 要 信公 司做 出的资 信报告 。户 主的收入 、 纳税 、借贷 、还款 的情 包含 线性 回归（ Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ） 、Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 回归 （ Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 况都会被记录在 案。银行根据 个人的信 用等级 ， 就可 以判 断是否 Ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ） 和Ｐ ｒ ｏ ｂ ｉ ｔ 回归（ Ｐ ｒ ｏ ｂ ｉ ｔ Ｒｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ） 。１ ９ ７ ０ 年， ０ｒ ｇ ｌ ｅ ｒ 贷款 给他 。 当然也会有人用现金交易来避免监管或者逃避缴税 ， 把 这 种 分 析 应 用 于 消 费 者 贷 款 。其 他 的关 于 将 线 性 回归 方 但一 经发现处罚会非常严 厉 ， 并将记录在 案成 为一 生的污点 。这 法 用于 信用 评估 的研 究 有Ｆ ｉ ｔ ｚ ｐ ａ ｔ ｒ ｉ ｃ ｋ （ １ ９ ７ ６ ） ， Ｌ ｕ ｃ ａ ｓ （ １ ９ ９ ２ ） 及
我国个人信用评估体系研究综述
关键 词 ：个人 信用 ；信 用指标 ；信 用评估 方法
中图分 类号 ：Ｆ ３ ８２ 文献 标识码 ：Ａ 文章编 号 ：１７ — ４ ７ （０ ０ － ０ ４ ０ ６ ４ ５ ７ ２ １ ）６ ０ ８ — ５
对 我 国金 融 业 发 展 的重 要 性 和 存 在 问 题 出发 ，提 出 了
度 ，包括个人 信息收集 、评估 指标体 系 、评估 方法与
标 准 和 评 估 报 告 。２ ０ ０ ９年 ｌ ０月 １ 日， 国 务 院 就 ３
《 征信管 理条 例》公 开征 求意 见 ，引起各 方对 于个 人
的 个人 信用 评 估 体 系 （ 峥 嵘 ，２ ０ ） 陈 ０ ９ ；另一 方 面 ， 在对于管 理制度创新点 的分析 中 ，除 了重视政 府 、央
个人信 用评估管理制 度是个人信用评估 体 系的基
基 金 项 目 ： 国 家社 会 基 金 重 大 项 目中标 课 题 ０ ＆ Ｄ ３ 《 Ａ Ｔ ６ Ｚ ０ ６ Ｃ Ｆ Ａ进 行 程 中我 国周 边 省 区产 业 政 策 协 调 与 区域
我 国个 人 信用 评 估体 系研 究综述
秦 丽 丽 杨 晓 红 刘 昕 晰 谢 巧 燕
（ 广西 大学商学 院 ，中 国银行 广西 分行 ，广西 南宁 ５００ ） ３０４
摘 要 ：个人 信用评 估体 系的建 立是 一项 复 杂 的系统工 程 ，是金 融机 构进行 放 贷 的关 键考 察 因素 ，也是
求不足等一 系列问题 。而在 如何对相应 贷款类 型选取
大数据个人信用体系模型及案例综述
大数据个人信用体系模型及案例综述随着互联网技术的快速发展与普及，大数据技术已经成为了互联网时代的核心驱动力之一。
在这一背景下，大数据的应用场景也逐渐拓展到了金融领域。
个人信用体系模型的建立和应用是一个备受关注的领域。
本文将从大数据个人信用体系模型的概念、建模方法、核心技术以及实际案例等方面进行综述，以便更清楚地了解大数据在个人信用体系中的应用。
一、大数据个人信用体系模型概念大数据个人信用体系模型是通过大数据技术对个人信用信息进行采集、存储、处理和分析，从而评估个人信用水平的一种模型。
它在传统的信用评估模型基础上，利用大数据技术对海量数据进行深度挖掘和分析，以更全面、准确地评估个人的信用水平。
在大数据个人信用体系模型中，通过大数据技术可以对个人的资产负债、收入支出、消费行为、社交关系、信用记录、个人信息等多维度的数据进行评估，从而更全面、准确地反映个人的信用状况。
这种模型的建立和应用，不仅可以提高信用评估的准确性和全面性，也可以为金融机构和个人提供更精准的信用服务和产品。
大数据个人信用体系模型的建模方法主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等几个关键步骤。
1. 数据采集：通过数据挖掘技术获取个人的消费行为、资产负债、收入支出、信用记录等多维度的数据。
这些数据可以来自金融机构的交易记录、个人的社交网络、消费行为、个人信息等多个渠道。
2. 数据存储：将采集到的大数据存储到高性能、高可靠的数据存储系统中，以便后续的数据处理和分析。
3. 数据处理：利用大数据处理技术对采集的数据进行清洗、去重、加工等预处理工作，以确保数据的质量和完整性。
4. 数据分析：通过数据挖掘、机器学习等技术对处理后的数据进行深度分析和建模，以识别个人信用的关键特征和评估模型。
大数据个人信用体系模型的建立和应用，离不开一系列重要的核心技术支持，其中包括数据挖掘、机器学习、大数据存储和处理等技术。
1. 数据挖掘：通过数据挖掘技术对海量数据进行深度挖掘，从中发现隐藏的规律、趋势和关联特征，为个人信用评估提供有力支持。
大数据个人信用体系模型及案例综述
大数据个人信用体系模型及案例综述随着互联网和移动互联网时代的快速发展，大数据技术的应用范围也越来越广泛。
随着社会的发展，个人信用评估越来越重要。
大数据技术和信用体系的结合使得大数据个人信用体系模型得以建立。
大数据个人信用体系模型是基于大量数据的统计分析方法，通过对大量数据的分析、评估，对个体或组织的信用水平进行评估的一种方法。
其中主要包括个人基本信息、财务信息、信用记录、社交信息等多个维度，通过数据挖掘、机器学习等技术手段，综合评估出一个综合的信用值，并进行信用等级的分类。
大数据个人信用体系模型的应用越来越广泛。
在金融领域，银行和信贷机构可以使用这种模型，来评估客户的信用水平，从而决定是否给予贷款，以及贷款的金额和利率。
在电商领域，电商平台可以使用这种模型，来评估商家和买家的信用水平，从而提高交易安全性和信任度。
在社会领域，政府可以使用这种模型来评估个人的社会信用，从而决定某些福利待遇的发放或限制。
近年来，国内外已经涌现出许多大数据个人信用体系模型，并取得了一些成功的实际应用。
例如，中国人民银行与央行征信中心合作推出的“个人信用报告”，使用了大量的数据，从多个角度评估了个人的信用水平并产生综合的信用评分。
此外，美国的FICO信用评分模型，也是基于大数据的信用评估模型，广泛应用于信贷、保险、零售业等领域。
综上所述，大数据个人信用体系模型是基于大数据和信用体系的结合，通过数据挖掘、机器学习等技术手段，对个人或组织的信用水平进行评估。
这种模型在金融、电商、社会等领域已经得到了广泛的应用，可以提高交易安全性和信任度，也可以为个人和企业在获得贷款、保险等方面提供帮助。
信用评级理论方法综述
量存在于银企之 间、企业之 间、以及资本市场 的交易过程 中 ，为了降低信 息不对称所带来 的
Ｓ
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＿ 目 目一目 Ｔｚ ｍ 一 Ａ —矗
现 值等 变量 来推导 每个 债务 人的预 期违 约率 。
信用矩 阵模型建立在在险价值框 架之上 。
在险价值是上个世纪８ 年代 由国际研 究机构３ ０ ０ 人小组和 国际掉期 交易协会等推荐的市场风 险
计算到数模判断等 。信用风险评价主要可以分
为两 类 ：因素 分析法 和模 型分 析法 。 因素 分 析 法 是 早 期 信 用 风 险 评价 的主 要 的 方 法 ，其 包 括 财 务 因素 分 析 法 和 信 用 要素 分 析 法 。信 用要 素 分 析 法 是 指 评 级 机 构 对 客 户 的信
内的市场价值及波动性 ，得出个 别贷款和贷款
组合的Ｖａ Ｒ值 ，从而对贷款和非交易资产进行
评估 和风 险计算 。 风 险 调 整 的 资 本 收 益 模 型 是 ｌ ９ 年 信 托 ９ ３
公司 引进的衡 量收 益与风 险关 系的 模型 ，是
用风 险分析时所采取的专家分析方法之一，它
是 根 据 影 响 信 用 的 相 关 风 险 因素 及 变 化 来确 定 分析 对象 的信 用 状 况 ，并 不 断 调 整 自己 的分 析 重 点 。这 种 方 法 主 要 包 括 ５ 分 析 法 、５ 分 析 Ｃ Ｐ
信用评级有狭义和广义两种定义。狭义的 信用评级指独立的第三方信用评 级中介机构对
一
信用评级理论方法综述
危 害 一 信 用 风 险 ，信 用 评 级 就 应运 而 生 。 由于 市场 经济 的不 断 发 展 、企 业 为 了 取 得 发 展 ，开
《论商业银行个人消费信贷风险研究的文献综述1700字》
论商业银行个人消费信贷风险研究的国内外文献综述在世界经济活动超越国际的经济全球化时代，我国面临着巨大的国外需求巨大压力，如何扩大内需、刺激我国消费已经成为振兴经济的重中之重。
现今，我国对消费信贷的需求越来越多，购房、买车、上学以及购买各种其他耐用消费品的贷款等活动，都需要通过个人贷款来获得资金，个人消费信贷业务发生了突飞猛进的发展。
但是，相对一些发达国家，我国信贷业务起步较晚，很多方面都还有不足，随着商业银行消费信贷业务的开展，个人消费信贷带来的问题和风险也逐渐暴露出来。
在个人消费信贷发展过程中，很多学者都进行过关于风险与防范的研究论述，大多认为风险主要来源于制度、银行、消费者三个方面。
刘艳梅（2008）将风险成因细化，指出个人信用风险、银行与客户间的信息不对称、相关法律体制不健全等都会引发风险，并在对策建议中提出完善相关法律制度和个人信用制度，同时银行内部也要加强管理；而邵烨（2008）单独将商业银行操作风险提取出来，通过数据对比发现，操作风险大部分分布在内部欺诈和外部欺诈，占比约为90%，因此邵烨针对地分析了这两大成因，并就内部欺诈和外部欺诈两大管理要点提出了若干可行性建议，对商业银行减少虚假按揭有重要指导意义；20世纪八十年代中期，我国个人消费信贷就已经开始缓慢发展起来，自1997年以来，发展越来越迅速，而今，个人消费信贷经营范围拓展范围越来越大，在未来只会有增无减，盛昌琴（2009）在分析个人消费信贷发展历程的基础上，指出风险随之而来，需要采取对策进行防范，盛昌琴指出风险成因分为制度方面、银行方面、消费者个人方面，通过对个人消费信贷风险成因进行分析，提出相应的合理化建议，鼓励银行努力防范信贷风险，以期更好的发展；2010年初，我国开始实施经济振兴政策，鼓励消费，刺激内需，消费信贷态势越来越好，商业银行面对的信贷风险也暴露出来，防范信贷风险是必然选择，张晋学（2010）紧跟实情所需，指出了农业银行、国有商业银行、工商银行等各自存在着不同的问题，其中银行自身管理薄弱也是消费信贷风险的一大成因，张晋学不仅提出了商业银行管理的建议，还为商业银行处理不良资产指出了路径，同时着重风险防范与损失弥补；周海旭（2014）将理论与实践结合，从管理现状出发，结合多年的信贷管理经验，就商业银行个人消费信贷业务点进行风险分析，并将问题逐一解决，提出了有效的建议；随着个人消费信贷风险逐渐暴露出来，学者对风险的理解与把握也越来越全面与细化，国内外很多学者都对商业银行内部管理造成的风险进行了分析，而李梓铭（2015）指出风险管理方面存在的问题，不仅是银行内部，客观环境也存在问题，要想改善个人消费信贷环境，就要先为其提供态势良好的经济大环境，同时也要有相应的制度保障、法律保护，以确保商业银行在进行信贷业务时拥有强力的支撑；个人信用问题是影响个人消费信贷风险的一个重要因素，我国也在不断探索更加有效的个人信用评价体系，王英姿（2016）认为要通过建立严格的个人消费信用体系来防范个人信贷风险，加强商业银行信贷管理体系应当成为金融管理的一大重点；杨骏（2016）、刘镨心（2018）均表示只有做好个人消费信贷风险管理，才能保证商业银行有效规避风险，并都提出了要多方面风险防控的有效措施，杨洋（2021）在前两位学者的基础上，提出了新的风险防控措施，为商业银行提供了更多的新思路；吴丽生（2016）、张圆园（2018）两位学者先后都结合风险点提出了防范消费信贷风险的对策，为解决我国商业银行个人消费风险问题指出了许多可行的路径，如：管理体系、担保制度等，从多方位来保障商业银行个人消费信贷业务的正常开展；郭小林（2018）在分析风险成因的基础上，更加着重地研究了商业银行个人消费信贷的管理，并以九江银行为例，进行风险管理的分析，建立风险评价模型，从银行外部和自身两个层面，分析风险成因，并提出管理对策；李聃（2019）在明确个人消费信贷金额小、风险小、收益高等特点的基础上，表示个人消费信贷是把双刃剑，在带来丰厚利益的同时，并不是丝毫不存在风险与损失的，李聃指出个人消费信贷业务风险成因包括立法不完善、风险管理机制存在缺失以及个人征信体制的不完善，风险防范需要法律的支持，并且要针对个人消费信贷的特点进行风险防控机制的优化；Mengyun Zheng（2020）在对个人消费信贷研究的基础上，从“现状-存在的问题-制度完善措施”的角度进行分析，探讨我国个人消费信贷的建设，指出存在的问题，并提出对策。
个人信用评分模型综述与应用分析
和工作效率。 在这一阶段 ， 个人信用评分模型得到 了广泛应
用和 快速 发展 ，有 关 信用评 分 的法 律制 度也 逐步 形成 与完
行美国国家经济研究局的一个项 目时发现 ，采用同样的技 善 起 来。
术 可以 来 区分 贷款 的好坏 。 了 ２ 世纪 ３ 年 代 ， 国一 些 到 ０ ０ 美 ２ 世 纪 ８ 年 代 以来 ， 着计 算技 术和优 化理 论 的发展 ０ ０ 随 以及 金融 产 品的 日益增 多 ，一方 面信 用评分 模型 开始 应 用
深 化程 度 不断提 高 ，信 用消 费 已逐 步 成为 一种 重要 的消 费
支付方式 ，其规模在 ２ ０ 年 占金融机构贷款的 １％以上。 ０５ ０ 住房按揭贷款、汽车贷款 、信用卡消费等各种个人消费贷
款 都 亟待 信用 作保 ，由此金融 市场 对 个人 信用 评分 模型 有 着较 为迫 切的现 实需 求 。
维普资讯
螽 琢 ８ 管理
１３ 年，Ｆｓｅ 提出了第一个解决总体中分组问题的 卡 申请资料 ，只有 在 自动化 决策 条件 下 才能保 证 决策 质量 ９６ ｉ ｒ ｈ
方法 。 他通过 测量 植物 的尺 寸来 区分两种 不 同的植 物类 属 ， 还 通过 测量体积 来 区分颅 骨的来 源 。 ９ １ ， ｕ ａ ｄ 进 １４ 年 Ｄ ｒｎ 在
一
一
、
个人信用评分模 型的历 史回顾
当前 ， 对个 人信 用评 分模 型 的定 义 有多 种 ， 为 权威 的 较
・
种观点认为： 信用评分是预测贷款 申请人或现有借款 人 “
违约 可能 性的 一种 统计 方 法 。 Ｌ ｗｉ， ． ，９ ２ 这 一观 ”（ ｅ ｓＥ Ｍ １９ ） 点指 出 了信用 评 分的 作 用和 目的 ，不过 随 着 信用 评分 模 型 的不 断发 展 ， 用 评分 已不 仅是 一 种统 计 方法 ， 包 含 了运 信 也 筹学 ， 数学规 划 法 、非 线性 模糊 数学 （ 神 经 网络方 法 ） 如 如 等 。此 外 ，信用 评分 的实 际操 作 应用 也 与决 策原 则 紧密 相
中国信用评级有效性研究综述
2021年第2期总第265期征信CREDIT REFERENCENo.22021Serial No.265【信用评级】收稿日期：2020-11-12基金项目：国家社会科学基金西部项目（18XJY021）作者简介：申韬（1975—），女，湖南邵东人，教授，博士，硕士生导师，主要研究方向为区域金融理论与实践、信用经济；甘焕凤（1995—），女，广西桂平人，硕士研究生，主要研究方向为国际金融。
摘要：通过文献梳理法，总结归纳中国信用评级有效性，发现以往的研究大都认为中国信用评级无效，而近年却有研究结果支持部分有效。
梳理已有研究，从中发现有效与无效的侧重点与交叉点，提出四点建议：规范评级市场收费制度，增强评级机构独立性；改进信用评级模型，增强评级识别能力；进一步完善社会信用体系，增强政策约束作用；加快社会信用体系建设，强化企业信用评级主动性。
关键词：信用评级；有效性；盈余管理；声誉机制中图分类号：F832.5文献标识码：A 文章编号：1674-747X （2021）02-0047-05随着“一带一路”建设的逐步推进，多国征信合作已成为其中重要一环。
国内信用评级有效性不仅影响国内企业在国际市场的经营发展，还关乎国家之间合作的质量。
信用评级能够减少市场信息不对称，评级结果是反映企业信用状况的重要指标，信用评级的有效性对中国市场的发展及国际合作举足轻重。
而对于中国信用评级是否有效，现有研究存在不一致的观点，以往大部分研究认为中国信用评级有效性不足：评级集中、偏高，且大部分企业和债券评级在AA 级以上，显然不符合市场逻辑。
影响中国信用评级有效性的一个主要原因是，中国过去的信用评级以总资产为关键因素，得到的结果支持政策正向影响评级且企业财务风险不影响评级，即财务风险与资产负债率对债券评级无影响、债券上市后无动态的信用等级调整，意味着市场无法通过信用评级即时获得更多信息，信用评级作为风险指示器等同虚设［1］。
信用评级在中国债券市场影响力极大，已经成为债券定价的依据之一［2］，一旦其有效性不足，将给市场带来极大的资金安全隐患。
个人信用评级报告
个人信用评级报告在当今社会，个人信用越来越重要。
它就像是我们在经济生活中的一张“名片”，直接影响着我们能否顺利获得贷款、办理信用卡，甚至影响到我们的租房、求职等各个方面。
那么，什么是个人信用评级？它又是如何评定的呢？接下来，就让我们详细了解一下个人信用评级报告。
个人信用评级，简单来说，就是对个人信用状况的一个综合评估。
它通过对个人的信用历史、财务状况、还款能力等多个方面进行分析，给出一个相应的信用分数或等级，以反映个人信用的优劣程度。
信用历史是个人信用评级的重要组成部分。
这包括个人过往的贷款记录，比如是否按时还款、是否有逾期等。
如果一个人在过去的贷款中总是能够按时足额还款，那么这无疑是一个良好的信用表现，会为其信用评级加分。
相反，如果经常逾期还款或者有欠款未还的情况，那么信用评级就会受到负面影响。
财务状况也是考量的关键因素之一。
个人的收入水平、资产状况、负债情况等都在评估范围内。
一个稳定且较高的收入，适量的资产以及较低的负债，通常会被认为是信用状况良好的表现。
比如说，一个月收入稳定在_____元以上，拥有房产、车辆等资产，同时负债较少的人，在信用评级中往往更有优势。
还款能力是另一个不容忽视的方面。
除了看当前的收入和负债，还会考虑个人的职业稳定性、工作年限等因素。
一般来说，从事稳定职业、工作年限较长的人，被认为还款能力相对较强，信用评级也会相应提高。
除了以上这些主要因素，个人信用评级还可能会考虑其他一些因素。
比如，个人是否有过法律纠纷、是否有不良的公共记录（如欠费、行政处罚等）。
此外，在不同的信用评级体系中，可能还会有一些特定的因素被纳入考量。
那么，个人信用评级报告是如何产生的呢？通常，信用评级机构会从多个渠道收集个人的相关信息。
这可能包括银行、金融机构、公共事业单位等。
收集到信息后，会运用特定的算法和模型进行分析和评估，最终生成个人信用评级报告。
对于我们个人来说，了解自己的信用评级报告非常重要。
个人信用方面考察总结
个人信用方面考察总结个人信用方面考察总结近年来，信用问题备受关注，个人信用尤为重要。
个人信用体现了一个人在经济、社会和道德层面的表现，并直接影响着个人的社会地位和生活质量。
因此，我们应该认真对待个人信用，不断提升自己的信用水平。
首先，个人信用的形成是一个长期的积累过程。
良好的信用并非一朝一夕之功，需要我们在日常生活中树立正确的价值观和行为准则。
诚信、守信和责任感是个人信用的基石，我们应该始终秉持诚实守信的原则，不撒谎、不欺骗、不违约。
同时，要时刻重视自己的社会责任，主动承担起个人应尽的义务和责任，为社会做出积极贡献。
其次，个人信用的建立需要多方面的考量。
金融行业是信用体系应用最广泛的领域之一，个人信用评估既影响着个人的贷款额度和利率，也决定着个人在金融市场上能否获得更多机会。
此外，信用还涵盖了个人的社交关系、就业背景、消费行为等方面，例如，熟人间的信用背书、稳定的工作记录以及健康的消费习惯都可以成为个人信用的一部分。
因此，为了建立良好的个人信用，我们应注重自己在金融、社交和工作等方面的表现，积极参与社会活动，与他人建立信任关系，并始终保持理性的消费观念和良好的消费习惯。
另外，个人信用的保护是至关重要的。
在信息时代，互联网的快速发展使得个人信息泄露的风险日益增加。
个人信用泄露不仅可能导致经济财产的损失，还会对个人形象和声誉造成严重的伤害。
因此，我们应始终保持警惕，加强对个人信息的保护。
避免在不安全的网络环境下输入个人敏感信息，定期更改登录密码，不轻易泄露身份证号码、银行账号等重要信息。
同时，我们也应该积极关注并主动参与到相关的信用监管和维权工作中，通过行业举报和维权平台来保护自己的个人信用权益。
最后，个人信用的建立离不开社会支持和政府监管。
社会应该加大对个人信用的重视，建立健全的信用监管机制和评价体系，形成公平合理的信用环境。
政府部门应加强对信用体系建设的引导和监管，推动信用信息共享与互联互通，促进信用体系的健康发展。
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Ｗｅｓｔ在进对个人信用研究时所选取的指标时
Ｄｕｒａｎｄ（１９４１）最早将判别分析法其用到
也有所区别。 （二）国内对评估指标的研究综述 根据各方研究，在分类、汇总、整理的基础上。 同时兼顾数据的可获取性原则，个人信用评估指标体 系主要分为个人指标、经济指标、信用指标三大指标 体系（胡望斌、朱东华，２００５）。不同的指标或指标 权重的设置根据各地区的现实状况而定．并随着经济 状况的发展而变化．所以指标的选取和权重设置应该 实行动态的不定期调整过程。这ｉ大类指标提出的观 点，也是一个逐渐完善和全面的过程，其中：在个人 指标上，主要反应在婚姻状况、学历、工作情况、居 住情况、保险情况、健康状况和年龄等（黄大玉，
信用评估系统。Ｍｙｅｒｓ和Ｆｏｒｇｙ则采用判别分析和回 归分析方法，利用消费者零售商信用申请表中的数据 对信用风险进行了预测。１９７７年和１９７８年Ｅｉｓｅｎｂｅｉｓ 将其推广到商业、金融及经济领域。判别分析的方法 曾遭到Ｃａｐｏｎ的批判，但在１９９４年Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ和 Ｇｌｅｉｔ肯定了这种方法对信用判断的准确性。该方法 目前仍在一定范围内适用。对于线性回归，Ｏｒｇｌｅｒ （１９７０）也将线性回归分析用于消费者贷款的信用风 险评估．发现消费者的行为特征比申请表特征更能表 明贷款的未来质量。Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归上，Ｍａｄａｌｌａ采用该 方法区别了违约与非违约贷款申请人，后来成为了在 信用评分中的主要的方法。Ｂｉｅｒｍａｎ和Ｈａｕｓｍａｎ
２０１０年第６期 （总第４５０期）
区域金融研究
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ６．２０１０
Ｇｅｎｅｒａｌ
ＮＯ．４５０
我国个人信用评估体系研究综述
秦丽丽 杨晓红 刘昕晰
谢巧燕
南宁５３０００４）
（广西大学商学院，中国银行广西分行，广西
摘
要：个人信用评估体系的建立是一项复杂的系统工程，是金融机构进行放贷的关键考察因素，也是
础。完善的个人信用管理模式和管理制度对商业银行 个人业务的开展至关重要。国外从美国模式、欧洲模 式到日本模式早就形成完备的体系，而国内的研究集 中发展于２ｌ世纪初。重要性研究的代表学者戴家忠 （２００２）、刘从军（２００６），从建立个人信用评估体系 对我国金融业发展的重要性和存在问题出发。提出了 建立个人信用评估体系的建议。在管理制度建设上， 国内学者认为：一方面．我国个人信用评估体系建设 同样要政府推进、银行参与、制度先行（张坚红， ２００２）。全面的实现从教育普及、律法和信用体系建 设着手，建立适合性强的个人信用制度．组建以政府 和中央银行为主导、会员制度为核心、股份有限公司 为主体的模式（徐青、史铭鑫，２００６），针对个人信 用风险及管理中存在的主要问题。基于我国个人信用 评估的实际情况，建立应对所涉及的法律、组织机
一、个人信用评估的管理制度研究综述
个人信用评估管理制度是个人信用评估体系的基
构、征信数据开放以及个人信用评估指标体系等问题 的个人信用评估体系（陈峥嵘，２００９）；另一方面。 在对于管理制度创新点的分析中．除了重视政府、央
基金项目： 国家社会基金重大项目中标课题０６＆ＺＤ０３６（ＣＡＦＴＡ进行程中我国周边省区产业政策协调与区城 分工研究》子课题“区城分工条件下出口产业链形成的财政金融支持体系创新研究”阶段化成果。 收稿日期：
信用社会发展的必然需求。本文就概述个人信用管理制度、个人信用评估指标体系和评估方法三个方面的研 究，指明我国个人信用评估体系现实和研究中的不足和未来研究方向和发展趋势。 关键词：个人信用；信用指标；信用评估方法 中图分类号：Ｆ８３２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７４—５４７７（２０１０）６－００８４—０５
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万方数据
《区域金融研究）２０ｌＯ第６期
（１９７０）则最早提出基于贝叶斯定理的概率模型。在 这一模型中。还款概率不是根据以前客户的样本得出 的，而是被看作一个参数满足Ｂ分布的随机变量。 Ｔｈｏｍａｓ（１９９４）不仅把还款概率作为随机变量，把最 大可能的还款金额也作为随机变量．根据已经还款的 情况，这些随机变量不断被按贝叶斯方法修正。Ｇ． Ｐａａｓｓ，Ｊ．Ｋｉｎｄｅｒｍａｎｎ（１９９８）还发展了一种应用于分 类树分类的贝叶斯过程。该方法主要是通过在不同的 模型结构间转变来实现。Ｈｅｎｌｅｙ和Ｈａｎｄ（１９９６）则 对最近邻法作了深入的研究。 ２．非统计学方法 Ｍａｋｏｗｓｋｉ（１９８５）是第一批将分类树方法应用于 信用评分的学者之一，ｅｔａｌ（１９８４）、Ｃｏｆｆｍａｎ（１９８６） 等人也提出将分类树方法引入信用评估系统。Ｂｏｙｌｅ （１９９２）在对决策树和判别分析作出实证比较后，认 为决策树值得推荐。粗糙集由于具有不需要满足统计 假设、生成的决策规则较为简单等独特优势，近年来 在商业银行的应用中越来越得到重视（Ｍａｌｃｏｌｍ， ２００１）。Ｆｏｇａｒｔｙ和Ｉｒｅｓｏｎ（１９９３）则把遗传基因方法 应用于个人信用评估系统。神经网络方法上，Ｒｏｓｅｎ． ｂｅｒｇ和Ｇｌｅｉｔ（１９９４）研究了神经网络在公司信用决 策和防范欺诈等领域上的应用。Ｂａｅｓｅｎｓ（２００３）则 提出神经网络生存模型，认为神经网络生存模型可以 克服比例风险模型中要求输入函数形式是线性的缺 点。 ３．比较分析及组合使用 比较分析法．即通过集中统计方法和非统计学方 法的实证分析，比较其判断的准确性和稳定性，尤其 关注对于两类误判中对于第二类误判的概率，从而得 出相对较好的评估方法。Ａｌｍａｎ（１９９４），Ｄｅｓａｉ Ｃｒｏｏｋ（１９９６）把美国信用局对客户的信用评分中使 用的神经网络、回归、遗传算法等方法作了比较， Ｄｅｓｍ（２０００）等人认为神经网络方法在预测逾期贷 款方面明显好于线性判别分析方法，Ｃｒｏｏｋ（１９９６） 则有不同结论。Ｂａｅｓｅｎｓ（２００３）等人对于几家银行 的数据集合用八种统计方法进行分类，认为几种方法 的分类正确率非常接近，线性方法略比非线性方法差 一些。Ｄａｖｉｄ Ｗｅｓｔ（２０００）则对多层感知器、混合专 家系统和失真适应响应等五种神经网络算法和传统方 法（包括参数和非参数方法）进行了比较分析，结果
２０００）；经济指标则可以细分为年总收入、固定资产、 资金进出（邹新月，２００５）、债务收入比例等；信用 指标又分为贷款历史、信用卡历史、商业信誉与银行 的关系这几项，并可以根据需要增加一些常用的其他 指标，如信用卡的使用记录、逾期还款的具体情况、 信用报告被查询的次数、最近的信用状况等（赵敏． ２００７）。在创新的指标体系不定期调整观点的提出者． 戴志敏、姜宇霏（２００３）认为，信贷消费是一个动态 的发展过程。银行应建立动态消费指标，时刻跟踪消 费者的信用行为，定期评估消费者的个人信用．调整 信用额度，规范消费者信用习惯，降低可能产生的道 德风险。肖冬荣（２００８）提出将信息不对称理论中的 信号传递内容。也列为评分参考指标之一，使评分考 察内容更加全面。
行和法律的作用外，应该从具体的措施出发。实行财 产申报制度和个人贷款卡（李炎军、张北奎，２００１）， 建立全国个人安全信用管理中心和社会安全信用卡 （钟楚男，２００１），完善不良信用惩罚机制（段宏， ２００８），以“渐进式”策略建设个人信用信息机构和 个人信用信息库。通过个人信用立法，解决经营成本 问题，保障个人隐私权；建立惩罚机制，提高国民守 信意识（寿志敏，２００７）。
２０ １０—０４－０２
作者简介： 秦丽丽。女，江苏南通人。广西大学商学院金融学硕士研究生。 杨晓红，女，广西梧州人，供职于中国银行广西分行。 刘昕晰，女，湖南湘潭人，广西大学商学院金融学硕士研究生。 谢巧燕，女，河南平顶山人，广西大学商学院硕士研究生。
—．８４．．
万方数据
《区域金融研究）２０１０第６期
Ｄａｖｉｄ Ｄｕｒａｎｄ、
三、个人信用的评估方法研究综述
（一）国外对评估方法文献研究综述 对于个人信用评估方法的研究，国外学者己经达 到了很高的水平，以相对完善和健全的个人信用记录 为基础，采用数学、统计学、信息学等知识的信用评 估模型。能够相对准确的分析个人信用评估准确性和 稳定性和个人信用评估方法的适用状况。统计方法主 要有判别分析、线性回归、逻辑回归、Ｋ一近邻法和 贝叶斯法，非统计学的方法有决策树、神经网络、遗 传基因法、专家评定法、粗糙集和支持向量机。国外 学者都分别进行了详细的实证分析。 １．统计方法
显示在所有模型中，神经网络与Ｌｏ舀ｓｔｉｃ模型最优， 二者的水平相当，但是神经网络比Ｌｏ西ｓｔｉｃ模型更稳 定。 在方法的组合实证使用中，Ｂａｔｅｓ．Ｊ．Ｍ和Ｇｒａｎｇｅｒ． Ｃ．Ｗ于１９６９年首次提出组合预测模型的概念，即综 合考虑各单项预测方法的特点，将不同的单项预测方 法进行组合。在这种方法下，即使一个预测误差较大 的预测方法，如果它包含系统独立的信息，当它与一 个预测误差较小的预测方法组合后．便完全可能增加 系统的整体预测性能。Ｏｖｅｒ Ｓｔｅｒｅｔ（１９９９）考察了一 组汽车贷款样本的组合评分问题，证实如果组合系数 设置得好，组合模型的评分就有可能优于单个模型的 评分。Ｔｉａｎ等（２００２）则提出了一种“两阶段混合神 经网络判别方法”．利用线性判别分析方法挑选出对 区分“好”、“坏”客户有显著影响的特征变量，建 立神经网络模型。他们认为。这样的模型克服了单纯 使用神经网络模型的一些缺陷，还可以提高预测的精 度等。 综合来看，组合比较分析的手段是信用评估研究 方法的发展趋势。其中的神经网络成为各家学者惯用 的方法。能够达到相对较高的准确性和稳定性．很好 满足了实证检验的要求。 （二）国内对评估方法的研究综述 国内对于个人信用评估的研究是从２０世纪９０年 代中后期开始．在２０００年后涌现大量研究．试图找 出适合中国的个人信用评估方法，主要目的也在于提 高对信用评估的准确性、稳定性．或者说降低误判 率，尤其第二类误判（即对于信用等级低的个人的误 判）。其中。支持向量机、神经网络与其他评估方法 的组合是突出的研究方式。 １．统计方法 姜明辉（２００３）等利用判别分析法设计出了个人 信用评分模型并作了实证检验。徐少锋（２００６）以 ＦＩＳＨＥＲ判别分析法为出发点，认为银行等金融机构 可以通过该技术对客户的信用状况进行积极识别．有 效地控制信用风险。于力勇（２００４）对回归分析的预 测准确性进行了证明。姜明辉、王雅林等人（２００４） 阐述了ｋ一近邻判别分析法的基本思想，对该方法运 用于个人信用评估的适用性进行了分析。李旭升、郭 耀煌（２００６）研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素