客户信用分析模型型
我行公司客户信用评级模型包括pd模型
我行公司客户信用评级模型包括pd模型信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值（得分）来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级。
对个人客户而言，可观察到的特征变量主要包括收入、资产、年龄、职业以及居住地等；对法人客户而言，包括现金流量、各种财务比率等信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。
目前，应用最广泛的信用评分模型有线性概率模型（Linear Probability Model）、Logit模型、Probit模型和线性辨别模型（Linear Discriminant Model）线性概率模型：线性概率模型的命名是由于它的预测性；在自变量的值可用概率来解释时，应变量能以此概率假定值的单位。
这种模型，在其中应变量是一个虚设变量或双值变量，并用一个或一个以上的自变量的线性函数来表示。
该种模型有助于质的现象的分析。
线性概率模型是使用诸如会计比率之类的历史数据作为模型的输入数据，来解释以前的贷款偿还情况。
我们可以使用在过去贷款偿还中起重要作用的一些因素来预测新贷款的偿还概率。
过去的贷款通常划分为两类，即违约的(Zi=1)和不违约的(Zi=0)。
然后，我们通过对随机变量(Xij)的线性回归来进行估计，Xij表示第j个借款者的数量信息，如收入、财务杠杆或收益率等，通过如下形式的线性回归来估算模型：式中，Bj表示在过去的偿还情况中第j个变量的重要性。
如果我们得到变量j的估计Bj值，并且将其与对未来借款者所观测到的Xij值相乘，并进行加总，得到借款者违约的概率E(Zi)=(1一Pi)=预期的违约率，其中Pi是对贷款偿还的概率。
只要可以获得借款者Xij的当前信息，这种方法是非常直截了当的。
Logit模型:（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。
客户信用分析模型
客户信用分析模型（Z计分模型、巴萨利模型等）客户信用分析模型客户信用分模型分为两类：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。
客户信用分析之预测模型－Z计分模型信用评分法的基本思想是，财务指标反映了企业的信用状况，通过对企业主要财务指标的分析和模拟，可以预测企业破产的可能性，从而预测企业的信用风险。
最初的Z计分模型由Altman在1968年构造。
其中：Z1主要适用于上市公司，Z2适用于非上市公司，Z3适用于非制造企业。
Z1＝1.2*X1 + 1.4*X2 + 3.3*X3 + 0.6*X4 + 0.999*X5其中X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额X2 ＝留存收益/资产总额X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额X4 ＝权益市场值/负债总额X5 ＝销售收入/总资产一般地，Z值越低企业越有可能破产。
如果企业的Z值大于2.675，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性较低。
反之，若Z值小于1.81，则企业存在很大的破产风险。
如果Z值处于两者之间，则企业的财务状况非常不稳定。
Z2＝0.717*Xl + 0.847*X2 + 3.107*X3 + 0.420*X4 + 0.998*X5其中X1 ＝（流动资产一流动负债）/资产总额X2 ＝未分配利润/资产总额X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额X4 ＝权益/负债总额X5 ＝销售收入/总资产Z3＝6.56*X1 + 3.26*X2 + 6.72*X3 + 1.05*X4其中X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额X2 ＝未分配利润/资产总额X3 ＝（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/资产总额X4 ＝所有者权益/负债总额Altman认为，根据上述公式计算的Z值，如果Z小于1.23，风险很大；Z大于2.9风险较小。
还有一种Z计分模型，是对非上市公司进行分析的：Z＝A+B+C+D+EA＝税前利润/总负债B＝税前利润/销售额C＝营运资本/（总负债－递延税金）D＝速动资产/营运资本E＝速动资产/流动负债上述公式对非上市公司非常适用，公司破产一般发生在该公司每一次打分出现负值后三年里。
客户授信
4,巨额应收账款 ,
账龄\ 时 间 96年金 额 96年比 97年金 额 例 (%) 97年比例 98年金 (%) 额 98年比 99年 99年比 例 金 例 (%) 额 (%)
1年以 内 1-2年 2-3年 3年以 上 合计
28784 650 385 981 30800
93.4 2.1 1.3 3.2 100.0
知识链接
信用分析模型,就是人们用以分析客户 资信状况,预测其信用风险程度的规范 性方法. 它是企业开展客户资信管理的一项重要 工具.是对客户财务信息分析,非财务 信息分析等资信评价分析方法的重要补 充.
信用分析模型的特点
信用分析模型是在大量的实际信用分析 经验基础上逐步总结出来的 信用分析模型体现为一定的规范,这些 规范使得信用分析工作更加简洁,精确 每个信用分析模型都有其特定的目标, 而且这种目标越单一,其分析的准确性 和实用性越强
1.Z1=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5 2.Z2=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.42X4+0.998X5 3.Z3=6.56X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4 Z1适用于上市公司,Z2适用于非上市公司,Z3适用 于非制造企业
Z1和Z2的计算公式中的指标 X1:(流动资产-流动负债)/资产总额 X2 :未分配利润/资产总额 X3 :(利润总额+利息支出)/资产总额 X4 :所有者权益/负债总额 X5 :销售收入/总资产 Z3的计算公式中的指标 X1:(流动资产-流动负债)/资产总额 X2 :未分配利润/资产总额 X3 :(利润总额+折旧 + 摊销+利息支 出) /资产总额 X4 :所有者权益/负债总额
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是金融市场中一种常见的风险类型，是指因借款人或债务人不能按时履行或无法按约定履行偿还债务的责任而导致的损失。
信用风险管理与评价分析模型在金融市场中扮演着非常重要的角色，它可以帮助金融机构更好地衡量和管理信用风险，减少损失，提高盈利能力。
本文将介绍信用风险管理与评价分析模型的原理、方法和应用，以及其在金融风险管理中的重要性。
一、信用风险管理与评价分析模型的原理1.风险识别和评估：信用风险管理与评价分析模型首先需要通过风险识别和评估来确定借款人或债务人的信用状况和偿还能力。
这一过程主要包括对借款人的信用报告、财务报表和个人资产负债表等信息的分析评估。
2.风险测量和量化：一旦确定了借款人的信用状况，信用风险管理与评价分析模型就需要对风险进行测量和量化。
这一过程主要通过统计和数学模型来计算借款人的违约概率和违约损失。
3.风险控制和管理：最后，信用风险管理与评价分析模型需要制定风险控制和管理策略，包括建立信用额度、授信条件、违约处理程序等，以便及时有效地应对信用风险。
二、信用风险管理与评价分析模型的方法1.评级模型：评级模型是一种定量模型，通过对借款人的信用状况进行评级，来判断其违约概率和追讨风险。
评级模型主要分为基于统计的评级模型和专家判断评级模型。
2.概率模型：概率模型是一种风险测量和量化模型，通过对借款人的历史数据和市场数据进行统计分析，来计算其违约概率、违约损失、违约率等。
3.风险控制与管理模型：风险控制与管理模型是一种风险管理模型，通过对违约处理程序、信用额度授予等措施的建立和实施，来控制和管理信用风险。
三、信用风险管理与评价分析模型的应用1.贷款审批：信用风险管理与评价分析模型可以帮助金融机构对借款人的信用状况和偿债能力进行全面的评估和分析，以便审批贷款。
2.风险控制与管理：信用风险管理与评价分析模型可以帮助金融机构建立信用额度、授信条件和追款程序等，从而有效地控制和管理信用风险。
信用风险评估的常见模型分析
信用风险评估的常见模型分析随着社会的进步和经济的发展，信用风险评估越来越受到金融机构和企业的重视。
信用风险评估是指对借款人或者投资者的信用状况进行评估，以确定其还款能力和借款偿付能力的一种方法。
而信用风险评估主要就是通过对借款人的信用记录、借款人的经济状况、行业环境、政策法规等的综合分析，对借款人的信用情况进行评估。
信用风险评估有多种方法和模型，常见的有以下几种：一、德文-肯德尔模型德文-肯德尔模型（Duffie-Singleton-Kendall Model, DSK）是一种基于股票价格模型的信用风险评估方法。
它的核心思想是通过计算公司财务数据与市场指数之间的差别，从而测量其财务风险和信用风险。
在德文-肯德尔模型中，借款人的违约概率是基于公司股票的波动率来确定的，如果波动性越高，那么违约风险就越高。
二、评分卡模型评分卡模型是一种应用非常广泛的信用风险评估方法。
它是通过对大量客户历史数据进行细致的分析和模型建立，通过将客户的多个维度信息进行权重评估并变成得分卡的形式，进而对未来客户的风险程度进行精准过滤，从而为金融机构和企业提供可靠信用风险评估的依据。
一般来说，评分卡模型中会有多个变量作为考察维度，比如说客户的年龄、性别、职业、信用纪录、社会评价、资产、暴露于风险的程度等等。
三、基于机器学习的模型基于机器学习的模型是一种新兴的信用风险评估方法。
它是基于大数据和机器学习技术，利用人工神经网络、逻辑回归、支持向量机等算法进行建模，并将模型应用于信用评估中。
当然，这种模型的建立需要考虑到多个维度的因素，如特征选择、数据预处理、模型选择、交叉验证等等。
综上所述，信用评估是贷款和投资等金融和商业活动中最为关键的环节之一。
而要对借款人或投资者的信用状况进行评估，我们需要使用一些有效的模型方法。
当前常见的信用风险评估模型包括德文-肯德尔模型、评分卡模型、基于机器学习的模型等等，每种方法都有其优点和局限性，对于不同的金融机构或企业而言，选择合适的模型方法非常重要。
金融行业中的信用评分模型分析
金融行业中的信用评分模型分析随着金融行业的发展，信用评分模型已成为广泛应用的一种评估信用风险的方法。
在银行、保险、证券等金融领域，信用评分模型是一种重要的数据分析工具，可帮助金融机构更准确地评估客户的信用水平，从而控制自身的信用风险。
一、信用评分模型的定义及构成所谓信用评分模型，是指基于一定的评估方法和指标，综合考察客户的基础信息、信用记录等多方面指标，运用数学和统计学方法，对客户进行信用风险评估和分类。
信用评分模型主要由五部分构成：模型开发、指标筛选、特征工程、模型评估及性能监控。
首先是模型开发，即利用现有的客户数据，运用机器学习等技术，构建模型并进行评估。
其次是指标筛选，即在数据挖掘过程中挑选具有强预测性的指标，并排除冗余指标。
第三是特征工程，即在样本数据预处理的基础上，对数据进行降维处理，提取重要的信息特征。
第四是模型评估，即采用交叉验证、ROC曲线等评价方法，检验模型的性能和可靠性。
最后是性能监控，即不断对模型进行监控和调整，保障其在变化的市场环境下的稳定性和可靠性。
二、典型的信用评分模型在金融行业中，最常见的信用评分模型有逻辑回归模型、KNN模型（K-Nearest Neighbor）和决策树模型。
具体应用各有优势和适用场景，以下为各模型的简要介绍。
1.逻辑回归模型逻辑回归模型是一种常用的分类模型。
该模型常用于二元分类，即将样本数据分为两类：坏客户和好客户。
该模型输出的结果为信用得分，得分越高，代表客户信用越好；得分越低，代表客户信用越差。
逻辑回归模型适用于数据量较小，特征较少的情况。
该模型优点在于模型可解释性高，在公开领域中得到广泛应用。
逻辑回归模型在信用评分模型中的应用非常广泛，且效果稳健。
2.KNN模型KNN模型是一种常见的分类方法，在信用评分中也有广泛的应用。
该模型根据客户的特征向量与其他客户的距离，将客户分为多个信用等级。
在KNN模型中，K个最相似的客户的信用分数作为目标客户的信用分数。
信用分析师如何使用模型来评估信用风险
信用分析师如何使用模型来评估信用风险信用风险是指借款人未能按照约定时间和方式偿还借款而导致的潜在损失。
在金融界，信用评估是一个至关重要的领域，信用分析师运用各种模型来评估信用风险，为机构提供决策支持。
本文将介绍几种常见的模型及其应用。
一、借贷评分模型（Scoring Models）借贷评分模型是一种经典的信用评估模型，常用于银行、消费金融机构等对个人和企业的信用风险进行评估。
借贷评分模型综合考虑借款人的个人信息、征信记录、财务状况等多个指标，给出一个评分结果，用于判断借款人的信用风险水平。
借贷评分模型通常基于统计分析方法，先收集历史样本数据，然后通过数据清洗和特征工程，筛选出与信用风险相关的指标。
接下来可以使用机器学习算法，如逻辑回归、决策树、神经网络等，对数据进行建模，最终得到一个可预测信用风险的评分模型。
二、违约概率模型（Default Probability Models）违约概率模型是用于评估企业借款人违约概率的模型。
在企业信贷领域，了解借款人违约概率对于风险控制和资产定价至关重要。
违约概率模型通常基于统计方法，通过收集大量历史违约数据和非违约数据，建立一个预测违约概率的模型。
在构建违约概率模型时，可以采用多种方法，如逻辑回归、Probit 模型、CART等。
模型建立完成后，可以根据借款人的企业信息、财务状况、行业评级等指标，计算出其违约概率，从而为风险决策提供参考依据。
三、马尔可夫链模型（Markov Chain Models）马尔可夫链模型是一种用于评估个人信用迁移概率的模型。
在信用评估过程中，了解借款人的历史信用情况对于评估其未来信用表现有着重要的参考价值。
马尔可夫链模型基于借款人历史信用状态的转移规律，推测其未来信用状态的变化。
通过收集借款人历史信用状态的数据，可以建立马尔可夫链模型。
该模型包括不同信用状态之间的迁移概率矩阵，可以用于预测借款人未来的信用迁移情况。
利用这个模型，信用分析师可以更准确地评估借款人的信用风险，提供决策支持。
银行客户信用评估模型的构建与分析
银行客户信用评估模型的构建与分析随着金融市场的不断发展，银行作为金融机构之一，在为客户提供贷款和信用卡等金融服务时，需要对客户的信用进行评估，以判断其信用风险。
银行客户信用评估模型的构建与分析，对于银行来说是非常重要的工作，能够帮助银行准确判断客户的信用状况，从而降低信用风险。
一、银行客户信用评估模型的构建1. 数据收集与清理为构建有效可靠的信用评估模型，首先需要收集相关数据，并进行数据清理。
银行可以通过内部数据、第三方机构数据和公共数据等多渠道获取客户的个人信息、财务状况、历史交易记录等数据，并对数据进行清洗与整理，处理缺失值、异常值和重复值等问题，以保证模型的可靠性。
2. 特征选择与转换在构建信用评估模型时，需要选择与信用相关的特征变量。
可以利用特征选择算法，如相关系数、方差分析、卡方检验等，筛选出与信用状况相关性较高的特征变量。
同时，还可以对特征变量进行转换，如对连续变量进行归一化或标准化，对离散变量进行独热编码等操作，以便模型的建立和分析。
3. 模型选择与建立银行客户信用评估模型可以选择多种建模算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等。
根据实际情况选择合适的建模算法，并利用选定的算法进行模型的建立。
在建立过程中，需要将数据分为训练集和测试集，通过训练集进行模型训练和参数调优，再通过测试集进行模型验证和评估。
4. 模型评估与优化构建完信用评估模型后，需要对模型进行评估和优化。
评估指标可以包括准确率、召回率、精确度、F1值等，通过这些指标可以衡量模型的性能和泛化能力。
如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数、增加样本数量、改进特征选择等方式进行优化，以提高模型的预测准确性。
二、银行客户信用评估模型的分析1. 模型预测能力分析利用构建好的银行客户信用评估模型，可以对未知客户的信用进行预测。
通过将未知客户的特征输入模型，可以得到对其信用状况的预测结果。
通过分析预测结果，可以评估模型的预测能力，判断模型的准确性和稳定性。
客户信用分析及客户信用等级评定
建立健全内部控制制度，通过内部审计和监督检查，确保制度的 严格执行。
完善风险预警机制
通过对客户信用的监测和分析，及时发现潜在风险，采取相应的 措施进行防范。
提高风险管理水平
通过引进先进的风险管理技术和方法，提高风险管理水平，降低潜 在损失。
THANKS客户信用评Fra bibliotek方法定性评价方法
5C分析法
考虑借款人的品德、能力、资 本、担保和经营环境五个方面 ，对客户信用进行定性评估。
SWOT分析法
对企业的优势、劣势、机会和威 胁进行综合分析，评估客户的信 用状况。
信用评分法
根据客户的历史信用记录和其他相 关信息，运用统计方法对客户进行 信用评分。
定量评价方法
制定收集计划
制定收集计划，包括收集 方式、时间表、人员等。
信息核实与验证
对收集到的信息进行核实 和验证，确保信息的准确 性和完整性。
客户信用信息整理
数据清洗
对收集到的数据进行清洗 ，去除重复、错误或不完 整的数据。
数据转换
将不同来源的数据进行转 换和整合，使其成为统一 的数据格式和结构。
数据存储
将整理后的数据存储在数 据库或数据仓库中，以便 后续的信用分析和评级。
企业内部系统
包括客户信息档案、销售记录、财 务报告等。
银行和金融机构
客户的贷款记录、信用卡消费记录 、抵押贷款等。
商业交易数据
包括客户的采购记录、销售记录、 供应链数据等。
公共数据来源
包括政府公开数据、社交媒体数据 、公共数据库等。
客户信用信息收集
01
02
03
确定信息需求
根据信用分析的目的和需 求，确定需要收集的客户 信用信息。
电子商务平台中的信用评估模型分析
电子商务平台中的信用评估模型分析随着互联网的普及和电子商务行业的蓬勃发展，越来越多的人开始选择在网上购物。
在这个背景下，电子商务平台中的信用评估模型变得越来越重要。
信用评估模型可以帮助消费者识别可信赖的卖家，同时也可以帮助卖家更好地管理自己的信用，从而提高销售量和用户忠诚度。
一、电子商务平台中的信用评估模型概述电子商务平台中的信用评估模型主要包括两个方面。
一是对卖家的信用评估，二是对买家的信用评估。
这些信用评估模型是建立在大量数据的基础上，包括但不限于买家卖家的交易记录、历史信用记录等信息。
通过对这些数据的分析，可以建立出一套复杂的信用评估模型，为电商平台的用户提供更安全的购物环境。
二、卖家的信用评估模型分析卖家的信用评估模型是针对卖家的交易记录和信用历史进行评估。
其中，交易记录主要包括交易量、交易频次、交易质量等。
而信用历史则主要关注卖家是否发生过负面行为，包括违规操作、引起纠纷等。
通过对这些信息进行分析，可以建立出一个卖家信用得分系统，为消费者提供可信赖的卖家列表。
在卖家信用评估模型中，会给不同的行为赋予不同的分值，以反映其对信用的影响程度。
比如，对于一个违规行为，可能会扣除一定的信用得分，而对于一位顾客的好评，则会增加卖家的信用得分。
同时，在卖家信用评估模型中也会设置相应的奖励机制，对于保持良好信用历史和完成更多交易的卖家，可以获得比其他卖家更高的信用得分。
三、买家的信用评估模型分析买家的信用评估模型主要是针对买家的历史购买记录、投诉记录等信息进行评估。
在买家的信用评估模型中，会根据买家的购物行为和历史行为对其进行打分，并建立一个基于对买家行为的风险评估。
同时，买家的信用评估模型也会对买家的付款方式、配送地址等信息进行关联，以便更好地评估买家的购买行为。
在买家信用评估模型中，主要考虑的因素包括但不限于违约行为、虚假交易、恶意评价等行为。
这些行为都可能对买家的信用评估产生影响，从而影响平台对其的信任程度。
基于数据挖掘的电信客户信用分类模型研究
乏 科 学 性 、 统 性 ， 然 ， 样 的评 分 原 则 主 观 因 素 太 系 显 这 多 ， 实 际应用 中 ， 难做 到客观 和真 实 。 在 很
实践 中采 取有效 措施 、 少 其 信用 风 险 、 低运 营 成 减 降 客户信用 等级 的重要技 术 。
当前 ， 用 评 分 领 域 的 研 究 发 展 速 度 飞 快 ， 了 信 为
和 、 本ｙ 提高 经济效益 的有 效途径 。而 信用评分 又是划 分 产 ｄ肌
降低信用 越来越 多 的数 学方法 被 业＿ 决策 中的主 观因素 ， 蚕
ｙ 引入到 了信用评 分 中 ， 括 来 看 ， 概 主要 分 为 非统 计 和
统 计 两 大 类 。统 计 方 法 主 要 包 括 判 别 分 析 、 归 分 回
① 以样 本数 据为训 练集 （ ｒｉｉｇＤ ｔｓｔ 和测 Ｔ ａ ｎ ａａ ｅ ） ｎ
试集 （ ｅｔＤ ｔｓｔ ， Ｔ ｓ ａａ ｅ） 以客户 信 用 等 级 为 目标 变量 建
立分 类预测 模型 ； 根 据分 类 预 测 挖掘 模 型 ， 客户 ② 对
信 用 进 行 分 析 。 数 据 挖 掘 技 术 提 供 了 多 种 分 类 预 测
析、 分类 树和最 近邻法 ， 非统 计方法 包括神 经 网络 、 遗 传算 法 、 家系统 和数学 规划方 法 。 专 虽然 信 用评 估 专 家 系统 在 实 践 中常有 应 用 ，但 目前研究 这 一 方法 的 文章 还 比较 少 ， 且 都 不 甚 深 并
信用分析与定价模型总结
信用分析与定价模型总结
信用分析与定价模型用于评估借款标的客户的信用风险，以及确定最佳的贷款定价策略。
这些模型包括：历史和收入因素模型、负债率模型、额度模型、服务能力模型、受欢迎程度模型。
历史和收入因素模型是以收入水平及过去一定时间内的信用历史为主要考量因素，以决定潜在客户是否有资格申请贷款以及该贷款最大可贷金额的模型。
负债率模型则以客户存款余额、总资产以及总负债数额来确定客户是否有资格申请贷款以及发放额度。
额度模型则以客户预期支出金额、客户可支配收入及客户过去20年内的信用历史为主要考虑因素，以确定风险客
户应发放的贷款额度。
服务能力模型则考虑客户年收入、年支出及月收入水平，以确定客户是否具备足够的收入能力来承担支付贷款。
最后，受欢迎程度模型即以客户的信用历史、过去两年的支出状况以及客户的抵押房屋等状况确定贷款市场对该客户的受欢迎程度。
通过这些模型的分析，贷款机构可以准确的识别客户的风险，并且可以采取相应的贷款定价策略以降低风险，使得客户能够成功获得贷款，同时贷款机构也能利用这些模型获得更高的收益。
信用评级模型介绍课件
支持向量机模型的优缺点
优点
SVM模型具有较强的泛化能力和分类性能，在信用评级中能够取得较好的效果； 同时，SVM模型对于非线性问题也有很好的处理能力。
THANKS
感谢观看
缺点
模型的解释性较差，难以直观理 解模型的决策逻辑；同时，模型 的训练时间较长，需要较大的计 算资源。
06
模型评估与选择
模型评估指标
01
02
03
04
准确率
评估模型预测正确的比例，是 模型最基本的评估指标。
召回率
评估模型在所有正样本中预测 正确的比例，适用于关注少数
重要样本的场景。
F1分数
综合考虑准确率和召回率的评 估指标，是模型综合性能的度
客户信用评级
基于客户的征信信息、交易记录等，构建逻辑回归模型，对客户进 行信用评级，以制定相应的授信政策。
逾期预测
利用逻辑回归模型，对借款人逾期还款的可能性进行预测，提前采 取风险控制措施。
逻辑回归模型的优缺点
优点 • 解释性强：逻辑回归模型的参数具有明确的统计学意义，便于解释和理解。
• 计算效率高：模型训练过程中，通常采用梯度下降等优化算法，计算效率较高。
前向传播算法 神经网络模型通过前向传播算法，将输入数据的 特征提取并逐层传递，最终输出预测结果。
反向传播算法 通过反向传播算法，神经网络可以计算预测误差， 并调整网络中的权重参数，以最小化预测误差。
神经网络模型在信用评级中的应用
特征提取
01
神经网络模型可以从大量的财务数据中提取有效的特征，用于
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。
信用分析模型介绍
信用分析模型介绍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。
管理模型不象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。
一、Z计分模型Z计分模型通过关键的财务比率来预测公司破产的可能性。
比较典型的为理查得·托夫勒（Richard Taffler）Z计分模型。
1977年理查得·托夫勒对46家性质相同、规模大小一样的破产公司和有偿债能力的公司进行了对比，并依据其调查结果和利用多样差别分析法的基础上得出如下一些比率：（税前利润/平均流公式（1）衡量公司业绩；公式（2）和(3)衡量公司的债股比率；公式(4)衡量公司在无收入状态下可维持业务的时间长短。
Z计分值便是公式(1)-(4)比率的总和。
如计分值为负值，则表示公司不景气。
经实践证明，这四种比率配上适当的权数，预测公司破产率的准确性高达97%以上。
其中还发现一个重要规律，即公司破产一般发生在该公司第一次Z计分出现负值后的第三年里。
可见，Z计分模型是帮助企业确定客户破产风险的有力工具。
在实际应用中，Z计分模型存在以下三个缺陷：1 权数难于确定2 模型所依赖的数据难于获得3 以46家公司为样本缺乏说服力Z计分模型开创了分析信用风险的新思路。
它虽不能准确预测出公司破产的具体时间，但它指出了破产的可能性，并能通过逐年比较反映出这种可能性扩大或缩小的趋势。
它适用于大的集团公司。
二、巴萨利模型由亚历山大·巴萨利（Alexander Bathory）发明。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
客户信用分析模型（Z计分模型、巴萨利模型等）客户信用分析模型客户信用分模型分为两类：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。
客户信用分析之预测模型－Z计分模型信用评分法的基本思想是，财务指标反映了企业的信用状况，通过对企业主要财务指标的分析和模拟，可以预测企业破产的可能性，从而预测企业的信用风险。
最初的Z计分模型由Altman在1968年构造。
其中：Z1主要适用于上市公司，Z2适用于非上市公司，Z3适用于非制造企业。
Z1＝1.2*X1 + 1.4*X2 + 3.3*X3 + 0.6*X4 + 0.999*X5其中X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额X2 ＝留存收益/资产总额X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额X4 ＝权益市场值/负债总额X5 ＝销售收入/总资产一般地，Z值越低企业越有可能破产。
如果企业的Z值大于2.675，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性较低。
反之，若Z值小于1.81，则企业存在很大的破产风险。
如果Z值处于两者之间，则企业的财务状况非常不稳定。
Z2＝0.717*Xl + 0.847*X2 + 3.107*X3 + 0.420*X4 + 0.998*X5其中X1 ＝（流动资产一流动负债）/资产总额X2 ＝未分配利润/资产总额X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额X4 ＝权益/负债总额X5 ＝销售收入/总资产Z3＝6.56*X1 + 3.26*X2 + 6.72*X3 + 1.05*X4其中X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额X2 ＝未分配利润/资产总额X3 ＝（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/资产总额X4 ＝所有者权益/负债总额Altman认为，根据上述公式计算的Z值，如果Z小于1.23，风险很大；Z大于2.9风险较小。
还有一种Z计分模型，是对非上市公司进行分析的：Z＝A+B+C+D+EA＝税前利润/总负债B＝税前利润/销售额C＝营运资本/（总负债－递延税金）D＝速动资产/营运资本E＝速动资产/流动负债上述公式对非上市公司非常适用，公司破产一般发生在该公司每一次打分出现负值后三年里。
客户信用分析之预测模型－巴萨利模型巴萨利模型是后人在Z计分模型的基础上发展出来的，此模型以其发明者亚历山大.巴萨利（Alexander Barthory）的名字命名，此模型适用于所有行业，且不需要复杂的计算。
其各项比率如下：Z＝X1+X2+X3+X4+X5其中X1＝（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/流动负债X2＝利润总额/（流动资产－流动负债）X3＝所有者权益/流动负债X4＝有形资产净值/负债总额X5＝（流动资产－流动负债）/总资产对各项比率考察重点如下：X1是衡量公司业绩的工具，能精确计算出公司当前利润和短期优先债务的比值，也用于表示公司业绩。
X2是衡量公司营运资本的回报率。
X3是资本结构比率，自有资本与短期负债的对比关系，衡量股东权对短期负债的保障程度。
X4是衡量扣除无形资产后的净资产对债务的保障度。
X4是衡量流动性的指标，表示营运资本占总资产的比重。
巴萨利模型指标值高说明公司实力强，反之则弱。
巴萨利模型是Z计分模型更普遍的应用，可在预测公司破产可能性同时，也能衡量公司实力大小。
据统计，巴萨利模型的准确率可达百分之九十五（95%）。
客户信用分析之管理模型－营运资产分析模型营运资产分析模型是企业进行信用分析的又一个重要模型，这个模型从1981年开始在国外开始广为应用，在计算客户信用额度方面具有很强的作用。
营运资产分析模型的计算过程主要分为三步：营运资产计算、资产负债表比率计算以及计算信用额度。
营运资产计算：营运资产=（营运资本+净资产）/2营运资本= 流动资产-流动负债从这个公式可以看出，该模型在营运资产的计算上，不仅考虑了客户当前的偿债能力而且还考虑客户的净资产能力。
用这两个方面的综合平均值来衡量客户风险具有很大的功效。
因为从信用管理的角度来看，仅考虑客户的流动资产和流动负债情况，还不足以反映客户的真正资本实力，净资产是保障客户信用的另一个重要指标。
资产负债表比率计算：营运资产模型考虑如下比率：A流动比率=流动资产/流动负债B速动比率=（流动资产-存货）/流动负债C短期债务净资产比率=流动负债/净资产D债务净资产比率=负债总额/净资产评估值＝A+B-C-DA和B衡量公司的流动性；C和D衡量公司的资本结构。
可以看到，评估值综合考虑了资产流动性和负债水平两个最能反映公司偿债能力的因素。
评估值越大，说明公司的财务状况越好，风险越小。
计算信用额度营运资产分析模型最大的贡献在于它提供了一个计算信用额度的思路：对于不同风险下的评估值，给于一个比例，按照比例和营运厂确定赊销额度。
下表给出了不同评估之下对应的营运资产的不同比例：从表中可以看出，评估值越小，信用风险越大，营运资产分析模型给与其越小的营运资产比例作为计算赊销额度的依据。
由此可见，该模型使用的财务数据和比率并不复杂，直接在财务报表中都可获得，因此较为实用。
与Z计分模型和巴萨利模型相比，营运资产比较简单，易于操作，但它不能用来预测客户的破产可能性。
在采用营运资产分析模型时应该注意以下两点：1．根据营运资产模型得出的赊销额度只能作为信用管理人员决策的参考，而不能也不应严格按照模型的给出确定额度，因为一些影响信用风险的因素在模型中并没有得到体现。
2．营运资产百分比等级应该根据公司的销售政策和公司当前整体赊销水平不断进行调整。
信用分析模型的概述信用分析模型是准确评估对象的信用等级和风险级别的关键技术,企业所在行业不同和客户群的差异决定了信用分析模型设计的相对独特性.企业需要开发和应用专业的信用分析模型.在企业开展信用分析工作时,仅靠管理人员的经验和传统方法,往往达不到准确识别和评估风险的要求.信用分析模型的类别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.管理模型不象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.预测模型之一:Z计分模型Z计分模型通过关键的财务比率来预测公司破产的可能性.比较典型的为理查得·托夫勒(Richard Taffler)Z计分模型.1977年理查得·托夫勒对46家性质相同、规模大小一样的破产公司和有偿债能力的公司进行了对比,并依据其调查结果和利用多样差别分析法的基础上得出如下一些比率:(税前利润/平均流动负债)×权数(1)(流动资产/负债总数)×权数(2)(流动负债/总资产)×权数(3)现金交易间隔期×权数(4)公式(1)衡量公司业绩;公式(2)和(3)衡量公司的债股比率;公式(4)衡量公司在无收入状态下可维持业务的时间长短.Z计分值便是公式(1)(2)(3)(4)四个比率的总和;如计分值为负值,则表示公司不景气.经实践证明,这四种比率配上适当的权数,预测公司破产率的准确性高达97%以上.其中还发现一个重要规律,即公司破产一般发生在该公司第一次Z计分出现负值后的第三年里.可见,Z计分模型是帮助企业确定客户破产风险的有力工具.(适用于大的集团公司)预测模型之二:巴萨得模型由亚历山大·巴萨利(Alexander Bathory)发明.其比率如下:(税前利润+折旧+递延税)/流动负债(银行借款、应付税金、租赁费用) (1)税前利润/营运资本(2)股东利益/流动负债(3)有形资产净值/负债总额(4)营运资本/总资产(5)(1)-(5)总和便是该模型的最终指数.低指数或负数均表明公司前景不妙.(1)衡量公司业绩;(2)衡量营运资本回报率;(3)衡量股东权益对流动负债的保障程度;(4)衡量扣除无形资产后的净资产对债务的保障程度;(5)衡量流动性.巴萨利模型是Z计分法更普遍的应用.据调查,巴萨利模型的准确率可达到95%;其最大优点在于易于计算,同时,它还能衡量公司实力大小,广泛适用于各种行业.管理模型之一:营运资产分析模型该模型自1981年起在国外开始应用,在计算客户的信用限额方面具有非常实用的价值.该模型的计算分两个步骤:营运资产计算和资产负债表比率计算.1、营运资产计算.该模型首先提出考察的指标是营运资产,经此作为衡量客户规模的尺度,这一指标与销售营业额无关,只同客户的净流动资产和账面价值有关.营运资产的计算公式是:营运资产=(营运资本+净资产)/2其中营运资本=流动资产–流动负债净资产即为企业自有资本或股东权益.该模型公式在营运资产的计算上,不仅考虑了客户当前的偿债能力,而且还考虑客户的净资产实力.用这两个方面的综合平均值来衡量客户风险具有很大的功效.因为从信用管理的角度看,仅考虑客户的流动资本和流动负债情况,还不足以反映客户的真正资本实力,净资产是保障客户信用的另一个重要指标.2、资产负债表比率计算.营运资产模型考虑如下比率:流动比率=流动资产/流动负债(1)速动比率=(流动资产–存货)/流动负债(2)短期债务净资产比率=流动负债/净资产(3)债务净资产比率=负债总额/净资产(4)评估值=(1)+(2)-(3)-(4)(1)和(2)衡量公司的资产流动性;(3)和(4)衡量公司的资本结构.评估值综合考虑了资产流动性和负债水平两个最能反映公司偿债能力的因素.评估值越大,表示公司的财务状况越好,风险越小.3、信用额度的计算.表1营运资产百分比等级评估值风险程度营运资产比例(%)≤-4.6 高0-4.59- -3.9 高 2.5-3.89- -3.2 高 5.0-3.19- -2.5 高7.5-2.49- -1.8 高10.0-1.79- -1.1 有限12.5-1.09- -0.4 有限15.0-0.39-0.3 有限17.50.31 - 1.0 有限20.0>1.0 低25.0从表1可以看出,对评估值越小(即信用风险越大)的公司,营运资产分析模型给予其越小的营运资产比例作为计算赊销额度的依据.例:公司A、B、C的评估值及营运资产分别如下表2所示表2赊销额度计算A公司B公司C公司评估值1 -2.3 -4.7营运资产(元) 100000 100000 100000赊销额度(元) 25000 100000 0由此可见,该模型使用的财务数据和比率并不复杂,直接在财务报表中都可获得,因此较为实用.管理模型之二:特征分析模型特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析;从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征,把它们编为几组,分别对这些因素评分并综合分析,最后得到一个较为全面的分析结果.特征分析技术将客户信用信息分为三大类特征,18个项目.(一)客户特征:1、表面印象;2、组织管理:(1)客户的股东结构及股东的背景(2)客户的内部管理组织结构及附属机构(3)主要负责人背景;3、产品与行业;4、市场竞争性;5、状况;(1)生产状况及经营范围(2)购销区域、结算方式和特点(3)主要供应商、经销商或代理商的状况(4)经营业绩,包括销售额、业绩增长情况,尤其应注意客户主营业务的增长情况;6、发展前景.(二)优先特征:1、交易利润率;2、交易条件;3、对市场吸引力的影响;4、对市场竞争力的影响;5、担保条件;6、可替代性.(三)信用及财务特征:1、付款记录;2、银行信用:(1)银行对该客户的信用评级(2)该客户在银行的存贷款情况、信用额度是否有拖欠(3)是否能获得银行的资信证明书和保函;3、获利能力;4、资产负债表评估;5、偿债能力;6、资本总额.对每一个项目,公司制定一个衡量标准,分为好、中、差三个层次,每个层次对应不同的分值.例如,对应"产品质量"一项,衡量标准层次如下:好:产品质量好,富有特色;中:质量中等,属大众消费商品;差:质量很差,属劣等品.对其它项也都相应确定不同衡量标准层次下的语言描述.不同层次对应的分值为:好-对应分值为8-10分;中-对应分值为4-7分;差-对应分值为1-3分;在未得到某项的任何情况时,赋值0.另外,根据公司的销售政策和信用政策对每一项都赋予一个权数,18个项权数之和为100.接下来,可以按照以下三个步骤计算:对每一项进行打分.某项特征越好,分值越高.用权数乘以10(每一项可能得到的最高分值),得出最大可能评分值.用每一项权数乘以实得分数并加总得出加权平均分,并以此与加总的最大可能评分值相比,得出百分率.对于特征分析模型的最终百分率可以作出如下归类:表3特征分析模型最终百分率分类最终百分率类别0- 20 收集的信用特征不完全,信用风险不明朗,或存在严重的信用风险,因此,不应该进行赊销交易.21-45 交易的风险较高,交易的吸引力低;建议尽量不与之进行赊销交易,即使进行,也不要突破信用额度,并时刻监控.46-65 风险不明显,具有交易价值,很可能能发展为未来的长期客户,可适当超出原有额度进行交易.66以上交易风险小,为很有吸引力的大客户,具有良好的长期交易前景,可给予较大信用额度.特征评分有以下几个用途:1 调整赊销额度.与营运资产模型相比,特征分析模型更全面.可以将特征分析模型与营运资产分析模型结合起来确定赊销额度.方法为:根据特征分析模型得出的最终百分率对在营运资产分析模型基础上得出的赊销额度进行调整.如表5所示:表4根据特征分析模型调整赊销额度根据特征分析模型得出的最终百分率可超出赊销额度(根据营运资产分析模型确定)的数量0-20 021-45 赊销额度×21%至赊销额度×45%46-65 赊销额度×(46%+0.5)至赊销额度×(65%+0.5)66以上赊销额度×(66%+1.0)以上比如:A公司的最终百分比为46%,根据营运资产分析模型得出对其赊销额度为10,000元,则根据特征分析模型调整后的赊销额度为: 10 000×(46%+0.5)+10 000=19 6002 与其它分析模型的结果互相印证.3 对客户进行分级.可以按照表6所示对客户分级表5根据特征分析模型对客户分级评估值客户信用等级0-20 D21-45 C46-65 B66以上A在采用特征分析模型时涉及到权数的的选择问题.权数的重心倾向实质反映了公司的政策取向.不管权数是偏重于销售或偏重于财务,有一些项目因为其重要性总是具有较高的权数,包括:付款担保、付款历史记录,资本结构比率,管理能力,产品概要等. 一笔交易的信用风险不光取决于客户的付款能力还取决于它的付款意愿.Z计分模型、巴萨利模型和营运资产分析模型主要以财务分析为主,而特征分析模型既考虑了财务因素,又考虑了非财务因素,既考虑了付款能力,又考虑了付款意愿,另外,企业从多渠道获得客户信息(如销售人员获得客户信息)也可以在特征分析模型中加以利用.因此,特征分析模型是值得企业广泛采用的一种有效方法.。