信用评分系统的研究
美国个人信用评分体系研究及启示
据 客 户 的信 用 分 数 ．授 信 者 通 过 分 析 客 户 按 时 还 款 的 可 能 ＣＯ信用 评分 的命 名也不 相 同 ．如表 １所 示 。虽然 三家信用
性 ，据 此 决 定 是 否 给 予 授 信 以 及 授 信 的 额 度 和 利 率 美 国 局对 于信 用评 分 的称谓 不 同 。但 评 分 的原 理是 相同 的 只
的公 司。１９５８年 ．Ｆａｉｒ Ｉｓａａｃ公 司发 布 了第一 套信用 评分 系 为 贷款决 策 的参 考 。不 同 的商 业银 行其 经营策 略和风 险偏 统。到 ２Ｏ世纪 ６０年代 ，随着信 用卡 的诞生 ．需 要进行 信用 好都 不 同 ，各 类 信 贷产 品的 风 险水 平也 各 有差 别 ．因此银
二 、 美 国 信 用 评 分 发 展 现 状 经 过 半 个 多 世 纪 的 发 展 ．信 用 评 分 已 经 成 为 美 国各 家
践经验 ，信 用评分 在金 融信 贷 、保 险 、房屋 租赁 乃 至个人 求 商 业银 行和发 卡机 构开 展业 务 的必 备环 节 。目前使用 最为 职方 面得到 了广泛 应用 。反 观我 国 ．个人 信用 评分 领域 尚 广 泛的就 是前 文提 到 的 ＦＩＣＯ评 分体 系 ．美 国最 大的 三家 属空 白 ．金融 机构 对于个 人 的信用 状 况还 没有 较为 统一 和 个 人 信用 局 全 联 （ＴｒａｎｓＵｎｉｏｎ）、艾 贵 发 （Ｅｑｕｉｆａｘ）和益 百利
由于 三大信 用 局会 根 据各 自掌 握 的个 人信 用信 息 ，使
信用评 分是 指根据 银行 客 户 的各种 历史 信用 资料 ．利 用 ＦＩＣＯ评分 方法 计算 出相 应 的信 用 分数 ．因此一 个美 国
用 一定 的信 用评 分模 型 ．评 估 出不 同等 级 的信用分 数 ．根 公 民可 能同时 拥有 三 个信 用 分 数 ．三 大信 用局对 于其 ＦＩ．
信用评分系统在银行业中的应用及评估
信用评分系统在银行业中的应用及评估随着全球经济的快速发展，金融领域也随之发生了很大的变化。
特别是在银行业中，如何有效地管理风险、控制不良贷款、提高客户信誉度等问题愈发显得重要。
这时候，信用评分系统就成为了银行业中不可或缺的重要工具。
本文将从信用评分系统基础知识、在银行业中的应用和评估等方面进行探讨。
一、信用评分系统的基础知识信用评分系统是指对个体或企业的信用状况进行评估，并根据评估结果对其进行分类，以评估其在资本市场和借贷市场中的信誉度。
信用评分系统可以通过对个体或企业的基本信息、交易历史及财务状况等多方面指标进行综合评估得出相应的信用评分。
信用评分通常是由银行、信用评级机构或其他金融机构来完成的。
目前，常用的信用评分系统包括FICO信用评分系统、VantageScore信用评分系统等。
其中，FICO信用评分系统是全球范围内最为常用的信用评分系统之一。
该评分系统将个体的信用状况分为五个等级，分别为“优异”、“很好”、“一般”、“欠佳”和“糟糕”。
二、信用评分系统在银行业中的应用在银行业中，信用评分系统应用广泛，主要用于以下几个方面：1. 风险控制在贷款过程中，银行需要对借款人的信用状况进行评估，以制定相应的贷款方案，并进行风险控制。
通过信用评分系统，银行可以综合评估借款人的信用状况，避免授信给不良客户，降低不良贷款风险。
2. 客户管理信用评分系统可以帮助银行对客户进行分类管理，根据客户信用状况制定相应的服务方案，提高客户满意度。
3. 营销策略信用评分系统可以对银行客户的行为或特定目标进行评价，帮助银行制定更合适的营销策略和市场推广计划。
4. 信用风险评级信用评分系统可以对企业或个人进行信用风险评级，有利于银行为客户提供合适的金融产品和服务，并为银行客户建立信用档案，提高银行客户的信任和忠诚度。
三、信用评分系统的评估评估信用评分系统需要考虑多个方面的指标，例如准确性、可靠性、稳定性、安全性等。
具体评估指标如下：1. 准确性信用评分系统的准确性是其核心指标之一。
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。
基于反向传播算法神经网络的信用评分系统预测力研究
基 于反 向传 播 算 法神 经 网络 的信 用 评 分 系统
预 测 力 研 究
朱晓明，程建 ，刘治国，钟经樊
（ 西安交通大学金 禾经济研 究 中心 ，７０ ４ ， 安 ） １０ ９ 西
摘要 ：为了提高信 用评分 系统的预测准确性和稳定性 ， 建立了基于反向传播 （ Ｐ 算法神 经网络的 Ｂ ）
ｒ ｆ ｙ ｏ ＲＯＣ （ ｅ ｅｖ ｒｏ ｅ ａ ｉｇ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉｓ ｕ ｖ ｓ ｒｃ ｉｅ ｐ ｒ ｔｎ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔｃ ）ｃ ｒ ｅ ，ＡＵＣ（ ｒ ａｕ ｄ ｒｃ ｒ ｅ ａｕ ｎ ｆ ｒ — ａ ｅ ｎ ｅ ｕ ｖ ）ｖ ｌｅａ ｄｉ ｏ ｍａ ｎ
ｔｏ ｈ ｏ ｙ ｎ ｏ ｐ ｒ ｄ ｔ ｈ ｒ ｄｔｏ ａ ｏ ｉｔｃｃｅ ｉ ｓ ｏ ｉ ｇ ｓ ｓ ｅ ．Ｆｉ ａｌ ｉｎ ｔ ｅ ｒ ，ａ ｄ ｃ ｍ ａ ｅ ｏ ｔ ｅｔａ ｉｉｎ ｌ ｇ ｓｉ ｒ ｄ ｔ ｃ ｒｎ ｙ ｔｍ ｌ ｎｌ ｙ，ｔ ｅｃ ｅ ｋ ｎ ｈ ｈ ｃ ｉｇ ｓ ｍ ｐｅ ｒ ｒ ａ ｅ ｙｍｅ ｎ ｆｂ ｏ ｓ ｒ ｐｍｅ ｈ ｄ ｔ ａｉａ ｅｔ ｅｓａ ｉ ｔ ｆｔ ｅｓ ｓｅ ａ ｌｓａ ｅｃｅ ｔｄ ｂ ａ ｓｏ ｏ ｔｔａ ｔ ｏ ｏ ｖ ｌ ｔ ｈ ｔｂ ｌ ｙｏ ｈ ｙ ｔ ｍ． Ｔｈ ｘ ｄ ｉ ｅｅ ｐ ｒ ｎ ｎ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅｃ ｅ ｉ ｓｏ ｉｇ ｓ ｓｅ ｂ ｓ ｄｏ ｅ ｒ ｌ ｅ ｗｏ ｋ ｉ ｒ ｃ ｕ ａ ｅ ｅ ｉ ｅ ｔｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｒ ｄｔ ｃ ｒｎ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎＢＰ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｍｏ ｅａ ｃ ｒ ｔ ｒ ｎ Ｓ
关键 词 ：神 经 网络 ； 向传播 算法 ； 用评 分 ； 反 信 曲线 面积值
关于个人信用评分应用的研究
关于个人信用评分应用的研究作者：曹齐来源：《财讯》2016年第15期在消费信贷迅速发展的今天，建立健全的个人信用体系迫在眉睫，其核心技术就是个人信用评分，本文对当前国内外个人信用评分的研究现状和应用做了归纳总结，指出了其存在的问题和未来的研究方向。
个人信用评分征信系统指标体系国外个人信用评分研究现状20世纪40年代以来，信用评分技术发展速度惊人。
以美国为代表的西方资本主义发达国家已经建立的非常完善的信用评分系统。
信用评分的发展先后经历了线性判别分析模型、统计分析、人工智能分析三个阶段。
Fisher（1936）发表了一篇关于判断头颅起源的文章并第一个做出了对分类问题的研究，这就是著名的Fisher判别的起源。
David Durand（1941）在参加美国国家经济研究局的项目时发现判别分析法可以用于甄别贷款，并把贷款分为Good和Bad。
Eisenbeis（1977，1978）使用Fisher判别分析法在信用评分领域进行了推广。
Wiginton（1980）第一个将多元统计中的Logistic方法用在信用评分上，并对评分效果做了分析。
Grablowsky和Talley（1981）对Probit 回归模型和判别分析模型进行比较研究，结论显示Probit回归模型的效果更好。
Carter和Catlett（1987）把决策树方法应用于信用评分研究分析得到决策树方法的预测效果优于简单线性回归模型。
Chatterjee和B arcun第一次在信用评分中使用了最邻近方法。
Odom（1990）第一次把神经网络方法引入到企业破产领域，用BP神经网络预测了财务困境，并与判别分析模型进行了对比，结果显示神经网络模型比判别分析模型好。
1998年Pearl首次提出贝叶斯网络模型，该模型后来在信用评分模型中得到了推广。
Baesens和Gestel第一次把支持向量机（SVM）方法运用与信用评分模型中，实验结果证明支持向量机的判断效果优于神经网络。
基于逻辑回归的信用评分卡建模研究
基于逻辑回归的信用评分卡建模研究一、引言随着金融业的发展和数据技术的飞速发展，信贷业务已经成为银行业务中的一个重要组成部分。
而信用评估则成为了信贷业务中的核心问题。
信用评估不仅能够为银行提供有力的决策支持，而且还能够提高信贷业务的风险控制水平。
而在信用评估中，信用评分卡建模是一种广泛采用的方法，其依靠客户历史数据，建立基于逻辑回归模型的评分卡，对客户进行信用评估。
本文将深入研究基于逻辑回归的信用评分卡建模方法。
二、信用评分卡建模基本流程信用评分卡建模的基本流程如下：1.数据收集：从客户历史记录中收集相关数据，包括个人基本信息、贷款历史、还款历史等。
2.数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括数据修正、剔除异常值等。
3.特征工程：对数据进行变换和选择，包括变量衍生、变量选择等。
4.模型建立：选择逻辑回归模型，并进行参数估计和模型选择。
5.模型评估：对模型进行评估，包括模型的准确率、预测能力等。
6.应用实践：将模型应用到实际业务中，对客户进行信用评估。
三、关键方法讲解1.逻辑回归模型逻辑回归模型是一种常用的二元分类模型，主要用于解决在二项式分布下的分类问题。
其通过特定的函数模拟分类结果与自变量之间的关系。
逻辑回归模型的基本形式为：其中，P(Y=1|X)表示在给定自变量X的条件下，Y取值为1的概率，即为模型预测的概率值。
而β0、β1、β2、……、βn则称为模型的参数，表示每个自变量对于因变量影响的程度。
2.特征工程特征工程是机器学习中的一个重要环节，其主要目的是对样本数据进行变换和选择，提取出关键的特征信息供模型使用。
在信用评分卡建模中，特征工程主要包括变量衍生和变量选择两个部分。
变量衍生：将原有数据进行变换生成新的特征，以达到更好的建模效果。
例如，在信用评估中，我们可以通过借款人的年龄、性别等信息计算出其还款能力、稳定性等方面的信息。
变量选择：选择有利于模型建立和评价的变量。
在信用评分卡建模中，变量选择需要根据先验知识和数据分析的结果，选择与违约相关性较高的特征。
基于机器学习的信用评分预测系统研究
基于机器学习的信用评分预测系统研究随着互联网的普及，金融科技的迅速发展，近年来信用评分机制已成为影响百姓生活的一种重要因素。
信用评分可以决定你能否申请到贷款、购买房产等。
那么，基于机器学习的信用评分预测系统是什么，它有哪些优势和应用场景，如何建立和优化呢?一、机器学习的信用评分预测系统机器学习是指一种人工智能的方法，其目的是让机器或计算机根据大规模数据自动分析，进行学习和优化。
在信用评分方面，由于人工评估难以避免主观因素的干扰，而且效率较低，因此机器学习应用于信用评分成为发展趋势。
机器学习的信用评分预测系统由多个组成部分构成，包括数据预处理、特征提取、模型选择与优化等。
数据预处理是指对原始数据进行清洗、去重、缺失值填充等操作，以保证后续步骤的有效性。
特征提取是指从原始数据中抽取出与信用评分相关的重要特征，例如申请人的年龄、收入、职业等。
模型选择与优化是指根据实际场景的不同选择适合的机器学习模型，例如基于回归的模型、决策树模型、神经网络模型等，并对模型进行优化，提高预测准确度。
二、基于机器学习的信用评分预测系统的优势相比传统的信用评分方式，基于机器学习的信用评分预测系统具有以下优势：1.高效性。
机器学习自动化地进行数据分析和特征提取，可以快速、准确地进行信用评分，提高效率，降低人力成本。
2.准确性。
机器学习具有优秀的预测能力，可以从多个维度分析数据，准确预测信用违约等情况，提高评分准确率。
3.灵活性。
基于机器学习的信用评分预测系统可以根据实时数据动态更新，使评分结果更加灵活、准确。
4.可视化。
基于机器学习的信用评分预测系统可以通过可视化或图形化展示预测结果，使得非专业人员也能直观理解预测结果。
三、基于机器学习的信用评分预测系统的应用场景基于机器学习的信用评分预测系统在金融领域中有广泛的应用场景，其中最典型的场景包括：1.信用贷款评估。
银行、P2P等金融机构可以通过机器学习对贷款申请人的信用进行评估，为授信决策提供参考依据，全面打造信用贷款生态圈。
个人信用评价体系建立研究
个人信用评价体系建立研究一、背景介绍在现代社会中，信用是社会生活中不可缺少的重要元素。
信用在商业交易中，个人生活中都有着广泛应用。
尤其是在金融领域中，信用成为了重要的基础，信用评价体系的建立，有利于银行等金融机构更好地进行信贷业务，个人也可以在此基础上获得更多的贷款、信用卡申请等服务。
二、国内外现状分析1.国外信用评价体系欧美国家对于信用评价体系建设非常重视，各国政府为了规范市场秩序，不断完善信用评价体系。
例如英国的信用评价机构：Equifax、Experian、TransUnion等，针对个人的信用评分系统日趋完善。
美国的信用评价机构则更加多样，包括主要的三大信用评价机构：Equifax、Experian、TransUnion，以及相对较小的FICO、VantageScore等。
2.国内信用评价体系在国内，信用评价机构起步较晚，目前主要有国家信息中心、央行征信中心、芝麻信用等大型信用评价机构。
芝麻信用的出现，大大方便了个人信用查询，也为信用评价体系在国内的建设提供了新思路。
此外，央行征信系统目前可以覆盖个人的信用记录、企业的信用记录以及行政处罚等信用信息，为银行、企业开展信贷业务提供了重要支持。
三、建立个人信用评价体系的必要性1.增强信用的重要性随着市场竞争的加剧，一个人的信用愈发显示出其重要性。
对于金融机构、企业、个人而言，信用评价体系的建立可保证信用体系的正常运转，使得守信者有益、失信者受罚成为自然规律。
2.支撑金融业务的开展个人信用评价体系的建立有助于银行等金融机构更好地开展信贷业务，同时也可以帮助个人获得更多的贷款、信用卡申请等金融服务。
3.培养良好的社会信用体系随着社会的不断进步，完善社会信用体系越来越成为社会共识，社会信用体系的正常运转离不开个人信用体系的健康有序，因此也有利于整个社会信用体系的建设与发展。
四、建立个人信用评价体系的关键因素1.信息的收集与整合在建立个人信用评价体系过程中，信息的收集与整合是最为关键的因素。
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信用评分系统的研究
作者：彭妍陈宣霖
来源：《消费导刊》2018年第06期
摘要：消费者在金融机构进行借贷的历史数据的记录非常多，指标庞大。
然而并非所有的数据都能够对借贷判断起到作用。
为了使得金融机构能够对用户有正确的借贷选择，本文利用分箱和特征筛选法得到具有50个指标的评分体系，最终利用决策树模型对数据进行精确度检验，结果表明：决策树模型在信用评分系统应用精确度非常高。
关键词：信用评分系统分箱特征选择决策树模型
引言
随着日益增长的物质文化需求，消费信贷业务有着迅速发展的趋势，而长期以来，如何规避信用风险是各金融机构面临的主要问题，因此构建完整有效的信用评分体系十分关键和迫切。
其基本原理是基于对消费者的利用信用历史记录和人口特征等大量数据进行详尽的分析，建立出最佳的信用评估模型，预测违约情况，值得在实践中推广，本文将对此进行探索。
（数据来源于2018年东证期货杯建模竞赛）
一、指标选取
指标太多会导致模型结果偏差较大，因此需要对指标做降维处理，筛选更为重要的指标，使得数据更为简化，本文首先使用分箱法对连续型指标进行处理。
（一）分箱处理
分箱法是指通过考察“邻居”（周围的值）来平滑存储数据的值，用“箱的深度”表示不同的箱里有相同个数的数据，用“箱的宽度”来表示每个箱值的取值区间，将连续变量离散化将多状态的离散变量合并成少状态。
假设要将某个自变量的观测值分为k个分箱，一些常用的分箱方法有：等宽分箱、k均值聚类分箱、Best-KS法等。
本文使用最优分箱法对将需要离散化的连续性变量进行处理，避免了数据中无意义的波动，也避免了极端值的影响，增强了数据的稳定性和健壮性，这里展示其中一个指标的分箱结果：
（二）特征选择
在将连续型变量进行分箱处理后，仍含有较多的指标，鉴于此进一步对数据进行特征选择处理，特征选择基本思想是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度。
导致分类器下降的原因往往是因为这些高纬度特征中含有无关特征和冗余特征，因此特征选择的主要目的是去除特征中的无关特征和冗余特征。
本文通过Fllter法衡量变量之间的相关性，采用皮尔逊相关系数来评估，最终选择了最重要的指标共504-用于建模。
（这里只展示前20个指标）
二、非平衡样本的处理
由数据原始数据Y频数表可知，数据集存在严重的非平衡性。
由于正常用于大于违约用户；留存客户大于流失客户。
即Y=0（正样本）和Y=1（负样本）的数据量相差很大，对于最终的预测结果会严重倾向于多数的正样本类，导致对负的分类错误率很高，本文采用过采样法解决非平衡样本的问题，在Y=1中的数据随机抽取95%，在Y=0中的数据随机抽取5%后建立新的数据集进一步做后续模型的分析。
三、决策树模型
决策树是在各种情况发生的概率已知的基础上，通过构成决策树来对项目风险进行评估，并对其可行性进行判断。
其基本思想是根据一些分割原则，将大量的训练集数据划分类。
基本步骤是对于给定训练集数据先按一定的分割原则一分为二，得到的两个子集再按另一种分割原则一分为二，如此重复，直到合适的程度。
基于此，将决策树模型应用于上文中含有50个指标的信用评分系统，得出其判断精确度结果表明，决策树模型精准度高达96%。
四、建议
根据本文选择的指标和模型结果对贷款人提出以下建议：
1.对于信用卡累计逾期月份较多的，建议以后在于使用信用卡时尽量提前还款，来降低累计逾期月份数和累计逾期金额数。
2.由于不良还款记录一般不易消除，所以在以后建议还款记录保持良好，从而再下次银行贷款期可以通过模型识别。
3.对于银行贷款，如果要贷大笔金额，可以先从小额贷款开始，然后按时还款，或者提前还款。