个人信用等级评价模型研究

一、个人信用等级评价指标体系的建立

在个人信用等级评价指标体系中，每一项指标都由指标名称和指标数值这两部分组成，而指标体系，则是纳入了所有的评价指标的一个综合评价体系，这一体系通过综合分析对个人信用有影响的各项指标，初步建立指标体系，以综合的系统的反映个人信用等级评价。

1.评价指标体系的结构

对于评价指标体系，其一般有一元结构，线性结构和塔式结构这三种结构类型。各种类型的结构类型的特点具体如下：1.一元结构：一元结构为单指标评价，这一结构类型最为简单，但同时，由于其过于简化，因而也存在一定的局限性；2.线性结构：线性结构是一系列的指标构成的结构，各指标之间是平行或者顺序的关系，这一结构由于纳入了多个指标，因而能一定程度上客服一元结构的局限性，但是同时，当分析的因素增加时，线性结构会变得过于复杂，因而难以把握各指标之间的关系；3. 塔式结构：由于前两种指标评价体系存在一定的局限，因而，塔式结构应运而生，在评价指标体系结构中的影响因素较多时，综合评价通常采用塔式结构，而这其中经常采用的层次分析法，就是塔式结构分析法。这一方法将评价指标按照逻辑分类向下展开为若干子目标，再将各子目标分别向下展开为分目标，依此类推，便可以知道可定量或可定性分析位置。由于这一方法选取的指标直接与目标相关，具有层次性，并可以随着目标的增多而扩充，因而能运用到更多的场合中，局限性也比较小。

本文从个人基本情况、收支情况、资信情况、社区居住情况、交易情况、其他这六个方面来对个人信用进行等级评价。

2.指标体系的原则

本文在对个人信用等级的指标体系进行设计、在选取个人信用等级的指标体系中的指标时，需要遵循以下原则：

（1）全面性原则

为了让构建出的信用评价体系能够对个人信用有个全面的、系统的评价，筛选出的指标应该尽可能的包含尽量多的影响个人信用的因素，所制定的评价指标体系也应该由多层次、多要素构成的复杂系统。这就要求这一评价体系，以及体系中的指标具有足够的涵盖面，尽可能将反映个人信用的主要因素包括在内，以全面、系统、真实地反映个人信用的基本特征。

同时，评价指标体系又不应该是各个衡量个人信用的指标的简单堆砌，这一体系必须根据各指标之间的内在逻辑关系，对其进行系统的整合，并在保证体系能够围绕总体评价目标的同时，将评价指标分解为不同的层次和模块，以形成明晰的框架结构。这样，其中的各评

价指标才能既互相独立，又互相联系，从而形成一个有机的评价系统。

因此，本文在筛选评价个人信用的指标、构建适合于评价个人信用的指标体系的过程中，对影响个人信用的因素进行了全面的、系统的考量，并最终确定从个人基本情况、收支情况、资信情况、社区居住情况、交易情况、其他方面这六个维度，对个人信用等级的指标体系进行构建，

（2）科学性原则

所谓的科学性原则，指的是选定的个人信用评价指标要界定清晰、可衡量、并可以通过计算较为准确的获得。这就要求所选取的指标具有以下特点：1.首先，指标要能对现实情况进行真实的刻画，并对所研究的问题有实际的影响；2. 其次，各指标之间，要具有相对的独立性，且同一层次的指标不应具有明显的包含关系；3.要综合考虑，使得指标能够对动态、静态的情况进行全面的刻画，以力求静态指标和动态指标之间的平衡性。

（3）系统性原则

所谓系统性原则，指的是评价指标之间要具有内在逻辑关系，评价指标体系要对各个评价指标进行系统的整合，以保证各个评价指标能够互补，体系能够在围绕总体评价目标的同时，将评价指标分解为不同的层次和模块，以形成明晰的框架结构，并真实、完整的反映个人信用状况，以保证评价结果的可信度，口径统一。

（4）可行性原则

虽然指标体系中包含的评价指标越多，对事物的刻画就会越精细，评价结果就可能回越准确，但同时，评价指标的增多也增大了工作量，而一些对研究问题有影响但难以获得的指标也会降低这一研究方法的可行性。因此，在实际的操作中，在指标选取时，必须考虑到这一影响研究问题的指标是否可以量化，以及，刻画这一指标的数据是否具有可行性，也因此，在设计指标体系时，应当尽量选取那些能够量化的指标，并且这些指标可以通过调查研究采集到相关的统计数据。而同时，由于某些指标虽然不可以直接量化，但其对研究的问题具有较大的影响，而这些指标又可以采用专家咨询、专家评分的方法进行赋值，最终得以量化，因此，为了克服将这类影响较大的指标忽略而对实证结果产生的影响，本文也将这类指标纳入个人信用的指标评价体系中，并用专家打分法对其进行赋值。

（5）定性分析和定量分析相结合的原则

为了尽可能准确的衡量个人信用，应尽可能采用可以量化的指标，并采用定量分析。但同时，考虑到某些指标会对研究问题产生较大影响，将其忽略会对文章结果产生较大误差，因此对于这一类指标，本文采用专家打分法对其进行赋值，即依靠专家和评估人员的经验，

对其进行定性分析，随后，采用必要的手段进行量化，这种方法运用定性分析与定量分析结合的方法，克服了将这类影响较大的指标忽略而对实证结果产生的影响。

3.指标体系的构成

在对个人信用进行评价时，应当对个人信用领域有个全面的、系统的评价，以尽可能的将能够反映个人信用等级评价的各个因素都包括在内，从而能够对个人信用等级进行全面、系统、真实的反映。为了实现这一目标，应该构建一个既能体现个人信用的现有的实际情况，又能反映个人信用独特性的指标体系，同时，这一评价指标体系又不应该是各个衡量个人信用的指标的简单堆砌，这一体系必须根据各指标之间的内在逻辑关系，对其进行系统的整合，并在保证体系能够围绕总体评价目标的同时，将评价指标分解为不同的层次和模块，以形成明晰的框架结构。这样，其中的各评价指标才能既互相独立，又互相联系，从而形成一个有机的评价系统。

根据个人信用评价的状况，本文建立了由多个层次、多个方面共三十多个指标构成的指标集，然后按照上述指标设计原则，在征询专家及其他相关人士的意见，以及参考相关文献的基础上，经过反复筛选、调整和系统整合，最终构建了一套由6个二级指标、17个三级指标构成的个人信用等级评价指标体系。指标体系如下图所示。

图1：个人信用评价的指标体系

4.评价指标解析

指标体系的一级指标是个人信用等级评价，指标体系的二级指标包括个人情况、收支情

况、资信情况、社区居住情况、交易情况和其他六个方面，在二级指标下还有17个三级指标，以期对二级指标有个更加具体的刻画。

（1）二级指标解析

B1——个人基本情况。调查研究的结果表明，随着居民的年龄、受教育程度以及职业的不同，人们在心理状态、经济基础、道德水平等方面也会有很大的不同，这进一步的导致了居民的信用度的不同。因此，本文在考量个人基本情况时，从年龄、文化程度、职业三个方面进行考虑。

B2——收支情况。收支情况包括家庭的年收入情况、家庭供养人口两个方面。由于人们之间的收入以及支出情况的不同，会对信用造成不同的影响，因此，本文在选取指标时，也将这两个因素纳入了考量范围。

B3——资信情况。本文主要从三个维度对资信情况进行考察：个人的债务情况以及是否有不良贷款记录、是否有司法不良记录、以及平时生活中个人的信用度的高低。

B4——社区居住情况。这一指标包括水电费消费金额、有线电视持续付费、煤气费消费金额三个方面，由于这些社区居住情况方面的数据也能反映出一个人的信用状况，因此，应当纳入信用评价指标体系当中。

B5——交易情况。这一指标主要从社区O2O交易频次、退货频次、单笔购买金额、累计购买金额四个维度进行考量。由于这些交易数据从侧面反映出一个人的信用状况，因此，应当纳入信用评价指标体系当中。

B6一其他。除了以上几个方面外，个人的消费水平等也会对个人信用有一定的影响。因此，本文在“其他方面”中，主要对个人月消费占月收入的比重和占月家庭收入的比重两个方面进行考量。

（2）三级指标解析

1）对于个人基本情况而言，包括：

①年龄。本文以年龄为依据，将居民划分为未成年、青年、中年和老年几个阶段，来考量其信用水平：由于中年人相对而言比较成熟，经济也比较稳定，所以，通常而言，其信用水平高于其他几个年龄阶段，因此，本文在对指标进行赋值的时候，对于中年这一年龄段的居民赋予了较高的分值。

②文化程度。由于文化不同，也会对个人的信用情况产生不同的影响，因此，本文也对这一因素进行了刻画。具体的，本文将这一指标划分为研究生、本科或大专、高中或中专、初中、初中以下几个阶段，以对个人信用进行考量：一般而言，学历越高，教育程度越好，

信用度会相对越高。

③职业。不同的职业对于个人的信用情况也是有影响的，本文主要对注册会计师、教师、企业主等几个职业进行对比，根据相关的参考文献对其进行打分，评估不同职业的信用水平。

具体的评分规则如表所示。

2）对于个人收支情况而言，包括

①家庭年收入。一般而言，家庭的年收入越高，其个人信用度越高。

②家庭供养人口。供养人口的多少对个人信用也有一定的影响，一般而言，供养人口越多，其负担就越重，相应的，其信用度可能越小。

具体的评分规则如表所示。

3）对于个人资信状况而言，包括：

①债务情况。一般而言，能定期还款的居民个人信用会相对较好。

②司法不良记录。一般而言，有司法不良记录的居民，个人信用会相对较差。

③个人社会信誉度。一般而言，个人社会信誉度较高的居民，个人信用也会相对较好。

具体的指标评分规则如表所示：

4）对于社区居住情况状况而言，包括：

①水电费消费金额。一般而言，水电费消费金额较高的居民，其个人信用也会相对较好。

②有线电视持续付费情况。一般而言，有线电视持续付费时间越长的居民，其个人信用也会相对较好。

③煤气费消费金额。一般而言，煤气费消费金额较高的居民，其个人信用也会相对较好。

具体的指标评分规则如表所示：

5）对于交易情况而言，包括：

①社区O2O交易频次。一般而言，社区O2O交易频次较高的居民，其个人信用也会相对较好。

②退货频次。一般而言，退货频次较高的居民，其个人信用会相对较差。

③单笔购买金额。一般而言，单笔购买金额较高的居民，其个人信用也会相对较好。

④累计购买金额。一般而言，累计购买金额较高的居民，其个人信用也会相对较好。

具体的指标评分规则如表所示：

6）对于其他方面的情况而言，包括：

①每月消费占收入比重。一般而言，每月消费占收入比较高的居民，其生活水平较高，个人信用也会相对较好。

②每月消费占家庭收入比重。一般而言，每月消费占家庭收入比重比较高的居民，其生活水平较高，个人信用也会相对较好。

具体的指标评分规则如表所示：

二、个人信用等级评价指标体系权重的确定

1.确定权重的原则

由于在评价个人信用等级的指标体系中，各指标对个人信用评价的影响不尽相同，因此，简单加总的方法并不能真实客观的对个人信用进行评价，基于此，本文对各项指标的影响程度进行科学合理的衡量，并确定每项指标的权重，以客观度量各指标对个人信用评价的影响。其中，如果指标对个人等级评价的影响更为直接，且影响越大，则对其赋予的权重就越大；反之则越小。

在确定各项指标权重时，本文主要考虑了以下因素：

（1）权重值的大小基于该指标对个人信用的影响程度

在对权重赋值时，权重的大小应基于该指标对个人信用的影响程度：如果指标对个人等级评价的影响更为直接，且影响越大，则对其赋予的权重就越大；反之则越小。

（2）各因素的权重之和等于1（或100%）

设W j为第j项指标的权重，n为指标总数，则无论是对于各层指标的权重之和，还是对于具体指标的权重之和，其都满足。

（3）采用层次分析法，以合理确定指标权重

在量化指标权重时，由于既要分层次的确定每层的影响，又要对处于同一阶层的每一项指标合理分配权重，为此，本文采用层次分析法，在确定权重的过程中，先从高层到低层按层次对指标进行分解，随后，本文从低层开始进行同层次指标之间权重的横向对比，并经过多次调整，最后确定合理权重。

2.确定权重的方法

在确定指标权重时，学者们通常会采用德尔菲赋权法，层次分析法、主成分分析法等方法。各方法的思路及特点大体如下：

（1）德尔菲赋权法

确定权重的主要思路：邀请多位专家，独立客观的对各指标的权重进行评估，并综合考虑所有专家的评分结果，计算每个指标的平均权重的估算值。随后，基于计算出的每个指标的平均权重的估算值，计算每个专家的评分相对于这一平均权重估算值的绝对偏差，并邀请偏差较大的专家，重新进行评估，并在这一新的估计值的基础上，重新计算每个指标的平均权重的估算值。经过几轮的反复，当估计值的偏差在合理范围内时，便得出了最终的权重数。

德尔菲赋权法的主要特点：这一方法在定性分析的基础上，充分利用了专家的经验，因此具有简单易懂、方便快捷的特点，而经过专家多次反复的评估，这也使最后确定的权数具有一定的合理性和客观性。

（2）层次分析法

确定权重的主要思路：

层次分析法是一种定性分析和定量分析相结合的多目标的决策分析方法，在权重确定中有广泛的应用。这一方法将复杂的问题按总目标、各层子目标等顺序分解为不同的组成要素，按支配关系将要素分层、分组，以形成有序的递阶层次结构；随后，在基础上，该方法通过两两比较的方式判断各层次中诸要素的重要性，并构造判断矩阵，通过求解判断矩阵的最大

特征值与特征向量，以及归一化处理，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再用递阶归并等方法确定最终权重。

层次分析法的主要特点：该方法具有定性分析和定量分析相结合的特点，同时，由于该方法也充分利用了专家的经验，计算结果具有科学性、合理性。但该方法也有不足之处，由于计算过程复杂，采用该方法对指标赋予权重时比较费时费力，尤其是当指标过多时，往往难以构造一个合理的判断矩阵。

（3）主成分分析法

确定权重的主要思路：主成分分析法旨在通过降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。该方法通过计算各指标的相关矩阵与指标贡献率，用少数几个指标来代表原来指标所包含的信息，并通过贡献率来确定各个指标的权重。

主成分分析法的特点：完全以数据为基础，避免了主观随意性。但对数据的依赖性太强，对数据的质量要求较高，容易造成结果失真。

综合比较三种指标权重的确定方法，本文最终决定选用层次分析法计算评价个人信用等级的指标的权重。

3.权重的确定计算模型

层次分析法是一种定性分析和定量分析相结合的多目标的决策分析方法，在权重确定中有广泛的应用。这一方法将复杂的问题按总目标、各层子目标等顺序分解为不同的组成要素，按支配关系将要素分层、分组，以形成有序的递阶层次结构；随后，在基础上，该方法通过两两比较的方式判断各层次中诸要素的重要性，并构造判断矩阵，通过求解判断矩阵的最大特征值与特征向量，以及归一化处理，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再用递阶归并等方法确定最终权重。这一过程体现了人们决策思维的基本特征，即分解→判断→再综合。

（1）建立决策问题的递阶层次结构

本文首先对所要研究的问题进行分解，并建立如图所示的递阶层次结构。

图2递阶层次结构

（2）构造判断矩阵

设C层层次中C k因素与下一层次P中的P1、P2、……、P n有关联，则每个P i在C k中有一个权重W i=W(P i)，因素P i、P j权重之比为W i/W j，则构成一个权重比矩阵C k（判断矩阵）。

同样的，对于每一层中，与上一层的某个因素有关联的各因素，构造每一层的该因素与上一层某因素有关联的各因素之间的权重比矩阵，并进行如下操作：

首先：确定某层各因素相对于某元素重要性的主观判断标度，并通过专家填表打分的方法，构造两两比较判断矩阵。

为了得到这一判断矩阵，可以向所在研究领域内有经验的专家进行咨询，并请专家为这些因素进行比较，以及打分。由于根据心理学家的研究，人们区分信息等级的极限能力为7±2，为此，本文采用如表所示的9级标度法。

在求解判断矩阵C k第i层上第n个因素的权重向量W i=(w i1,w i2,……w in)T时，计算判断矩阵的最大特征值和特征向量即可。一般来说，在层次分析法中计算最大特征值和特征向量，并不需要更高的精度，用近似计算即可。

其次，层次单排序，即求出相对上层某元素而言，本层中与之有关的元素的相对权重。这可以通过对判断矩阵B=(b ij)计算，即：BW=max W。

在求解B最大特征值max和标准化特征向量W时（特征向量的分量W i即是相应元素的权重），可以采用幂法求解，步骤如下：

表1求解步骤

任取与B同阶的正规化初始向量W0=(1/n,1/n,…,1/n)T，计算W k+1=BW k+1(k=0,1,2,…)，令β=，计算W k+1=(1/β)W k+1（k=1,2，…），对预先给定的精度e，当|W k+1i- W k+1i|

当判断矩阵中元素满足b ij=b ik/b jk时，则max=N，称该矩阵为完全一致性矩阵。而对不完全一致性矩阵，有max>N。我们定义一致性指标为：CI=(max-N)/(N-1)

其中，N为判断矩阵的阶数。当判断矩阵为完全一致性矩阵时，CI=0不一致性越严重，CI越大。设定一个平均随机一致指标RI，规定CR=CI/RI≤0.1时，判断矩阵的一致性检验可以接受，RI的取值如下表所示。

表2RI的取值

第四步，层次总排序，即计算各元素的合成权重。

可以采用求加权和的方法自下而上逐层进行综合，从而计算出各元素的合成权重为

A=(a1,a2,…,a n)

4.权重的确定

根据指标的建立原则，本文将评价个人信用的指标一共分为了三个层级，并根据确定权重等原则，在专家打分的基础上，应用层次分析法，来构建个人信用等级评价的指标的权重。具体内容如表所示。

三、在线支付下个人信用的等级评价分析

本文主要运用综合评价的方法，来对个人信用等级进行评价。

1.评价模型的构建

评价模型是评价指标与评价目标之间逻辑关系的数学表达式，指标数值越大，对个人信用的评价的贡献率也就越大，因此，我们采用线性加权求和法计算综合评价的分，其数学模型为：Yi=∑W j F ij ，（j=1,2，…，n ），其中，n 为三级指标的个数

式中，Y i 是第i 个参评学科领域综合评价得分值，且0

习惯上，

我们将所有有关在线支付的评价得分值Yi 的最高值100，则其他参评学科综合评价得分的相对Z i =Y i /Y max ，根据Z i 的大小便可对各学科领域进行排序。

2.评价集的确定

根据在线支付下个人信用等级评价的情况，我们把等级分为A ，B ，C ，D 四大类，再在这四个等级内进行细分，具体情况如表所示。

评价类型以评价得分为依据，按85、70、50、40四个分数作为不同类型之间的界限。

优（A）：评价得分达到85分以上（含85分）：其中：A++评价得分为95分以上（含95分），A+评价得分为90分（含分90分）~95分（不含），A评价得分为85分（含85分）~90分（不含）。

良（B）：评价得分达到70-85分（含70分）；其中：B+评价得分80分以上（含80分），B评价得分75分（含75分）一80分（不含80分），B-评价得分70分（含）一75分（不含）。

中（C）评价得分达到50分一70分（含50分）；

低（D）评价得分在40分一下（含40分）。