基于层次分析法的个人信用评估

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大数据背景下个人信用评估体系建设和评估模型构建

大数据背景下个人信用评估体系建设和评估模型构建

单一导致评估过程中个别维度权重设定过高,无法 有效利用全部信息。
传统信用评估体系缺乏动态性,互联网信用评 估依赖间接评估,并且由于数据源单一导致维度依 赖。基于大数据的个人信用评估体系需要综合利用 上述两种信用评估体系的优势,弥补各自缺陷,方能 得到科学合理的评估结果。
(二)基于大数据的个人信用评估体系 本文的创新点在于,综合传统银行信用评估体 系和当前互联网信用评估体系,充分考虑数据丰富 的线上、线下获取途径,提出更具合理性和实践性的 信用评估体系,所提岀的信用评估体系共有六个维 度,包括个人特征、经济能力、消费偏好、社交网络、 信用情况和风险信息,分别由不同的数据源获取,评 估系统更加完善和科学。主要具有以下三个特征: 一是评估动态性。以芝麻信用为例,其评估体系中 除个人特征等静态信息外,还具有支付记录、人脉信 息和网购偏好等动态信息,动态指标使得个人信用 评估具有动态时变性,个人收入情况和信用情况的 动态性能够得以体现,信用评估结果具有时效性,更 加准确和科学。二是指标全面性。除包含银行信用 评估所涉及的比如个人收入和资产信息外 ,人脉关 系是大数据信用评估引入的一个重要指标,能够从 侧面反映个人经济状况和信用记录。三是场景丰富 性。接入互联网平台的用户使用数据 ,譬如购买记 录、网贷信息等,涵盖多种使用场景,可以客观反映 并动态检测用户信用状况。 1. 个人特征 个人特征具体包括年龄、性别、家庭、受教育程 度以及工作情况等,这部分信息需要用户自己填写 , 进行定期核实。 2. 经济能力 收入和资产可以准确判断个人的经济能力,因 此需要获取月收入、固定资产(房产和汽车)以及金 融投资(如股票和债券)信息。月收入信息可以通过 社保和公积金网站获取,房产和汽车信息可以通过 房管局和车管所获得。金融投资(如股票和债券)信 息可以通过证券公司、基金公司获取。 3. 消费偏好 消费偏好主要包括消费层次和购物习惯。这部 分信息可以通过电商渠道获得,也可以通过信用卡、

图书馆读者信用评价模型

图书馆读者信用评价模型

以图书借 阅者 的平 时违反 十种 规定 的情况 为 评价 目标 , 定 评价 标 准 。 制 构造 层 次 结构 . 决 策 将 问题 分解为 3个层 次 , 最上 层 为 目标 层 , 即读者信 用等 级 评定 , 下层 为二 级指 标 层 , 补还 书籍 、 最 有 赔偿 书籍 、 丢失无偿 、 期未还 、 短 长期 未还 、 画书 涂 籍、 轻微 损坏 、 中等损 坏 、 严重 损坏 和毁 坏书籍 , 中 间为一 级指标 层 , 丢失 书籍 、 期未还 和破 坏书 有 逾 籍, 具体 的关 系如 图 1所示 .
好 运作 , 学校 的规章制 度得 以实 现 , 同时培 养读者
收 稿 日期 :0 80-0 2 0—91 .
基 金 项 目 : 山市 科 技 发展 专 项 基 金 (0 5 7 0 1 . 佛 20 0 0 2 ) 作者 简 介 : 曲军 恒 (9 7)男 , 南 南 阳 人 , 山科 学 技 术 学 院讲 师 , 士 , 要 从 事 金 融数 学研 究 . 1 7- 。 河 佛 硕 主
后 补还 书籍 、 赔偿 书籍 和丢失 无偿 三种 详细 情况 ; 逾期 未还 书籍也 可 以分为短 期未 还和 长期未还 两 种 情 况 } 坏 书 籍 则 可 以分 为 涂 画 书 籍 、 微 损 破 轻 坏、 中等损 坏 、 重损 坏 和毁 坏 书籍 等 五 种情 况. 严
定 的漏 洞 , 使高 图 书馆馆 藏污损 、 致 丢失 现 象
者 的服务 质量 .
那 么影 响个 人信 用 的规 定 大概 可 分 为 十种 情 况 t
借 助层 次分析 法可得 出每 种规 定对个 人信 用等级
评 定 的影响 程度.
本 文运厅j 次: 析法给 出了一种评 价 图书馆 层 分

助学贷款中大学生个人信用评级体系研究——基于AHP、FUZZY评价方法

助学贷款中大学生个人信用评级体系研究——基于AHP、FUZZY评价方法

息, 例如 大学生 的基 本情 况、 收入情 况 、 资产 情况等 , 包括 能够体 现其 偿付 意 愿 的历 史 还 信 息, 大学生拖 欠应交 费用的记录、 学生 如 大 主动 归还贷款记 录和 其他 不 良记录等 社会信 用信息。 由此可 以得知 , 大学 生信 用评价 应
该 是 一 种 综 合 评 价 。 即 它 的 评 价 值 并 不 只 也 是 受 到 一 个 因素 的 影 响 。 是 要 受 到 众 多 因 而 素 的 影 响 , 仅 如 此 , 个 因 素 之 间也 不 是 平 不 各

是 容 易 获 得 的 , 则 。 模 型 就 失 去 了 实 用 否 该 性 。本 文 所 建 立 的 模 型 , 指 标 数 据 一 般 可 其
中 田 分 类 号 :8 0 5 9 F 3 8 文献标识码 : A

文章编 号 :0 4—4 1 2 0 ) 1 0 10 9 4(0 6 0 —19—
构成 , 是 大 学 生 个 人 资 金 实 力 评 价 指 标 体 一 系 , 是 大 学 生个 人 信 誉 评 价 指 标 体 系。 ( ) 二 3 可行 性 。所 设 指 标 要 比 较 容 易 取 得 。 求 使 力 指标设 置在 科 学 完 整 的基 础 上, 简便 易行 。
大 学生 信 用 评 价 模 型 中的 各 项 指 标 数 据 必 须
方 。 价 机 构 和 评 价 人 员 必 须 态度 公 正 、 评 评 价 客 观 、 事 实 为 依 据 , 不 能 根 据 个 人 爱 以 决

好 , 意 改 变 指 标 项 目、 算 方 Biblioteka 和 评 价 标 任 计准。
与一般 消费信 贷不 同, 这种 贷款 业 务有 着许

30多种信用评级方法

30多种信用评级方法

30多种信用评级方法不同的信用评级方法在金融领域中起着重要的作用,可以帮助金融机构和投资者评估借款人或发行人的信用风险。

本文将介绍30多种常见的信用评级方法,以帮助读者更好地了解这些方法的特点和应用。

一、经典信用评级方法1. 标准普尔评级:由标准普尔全球评级服务公司(S&P)提供,使用字母等级(如AAA、BBB等)对借款人或发行人进行评级。

2. 穆迪评级:由穆迪投资者服务公司提供,使用字母等级(如Aaa、Baa等)对借款人或发行人进行评级。

3. 惠誉评级:由惠誉全球投资者服务公司提供,使用字母等级(如AAA、BBB等)对借款人或发行人进行评级。

4. 中国评级:由中国评级公司提供,使用字母等级(如AAA、AA 等)对借款人或发行人进行评级。

二、基于概率的评级方法5. KMV模型:基于概率论和统计学原理,通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。

6. Merton模型:基于期权定价理论,通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。

7. Vasicek模型:基于随机过程理论,通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。

8. CreditMetrics模型:基于统计学和金融工程学原理,通过计算违约概率来评估借款人的信用风险。

三、基于市场数据的评级方法9. 债券到期收益率:通过债券市场上的到期收益率反映借款人的信用风险水平。

10. 债券违约概率衍生指标:通过分析债券违约概率衍生指标(如CDS溢价)来评估借款人的信用风险。

11. 股票波动率:通过分析股票市场上的波动率反映借款人的信用风险水平。

四、定量评级方法12. Altman Z-score模型:通过计算借款人的财务指标来评估其破产风险。

13. Ohlson模型:通过计算借款人的财务指标来评估其破产风险。

14. Springate模型:通过计算借款人的财务指标来评估其破产风险。

五、基于评级模型的评级方法15. Logit模型:通过建立评级模型来评估借款人的信用风险。

个体人力资本价值评估的“四CAI”模型理念及思路

个体人力资本价值评估的“四CAI”模型理念及思路

中共济南市委党校学报•5/2020个体人力资本价值评估的CAI"模型:理念及思路王静张维国韩俊杰摘要:人力资本是现代经济增长和技术进步的核心驱动要素,但对其价值的衡量一向是个难题。

基于过去、现在和未来,采用新的思賂构建起对人力资本价值评估的新的模型和指导体系,具有重要意义。

这将有助于实现人力资本价值的货币化、市场化,为人力与资本的融合开辟新路径,也可以为金融机构改革提供参考,切实培育新动能。

关键词:个体人力资本价值评估;身价;四CAI模型作者简介:王静,山东财经大学教授,济南人力资本产业研究院特聘研究员,硕士生导师,博士(邮政编码250014);张维国,济南人力资本产业研究院代理院长(邮政编码250002);韩俊杰,济南人力资本产业研究院副院长(邮政编码250002)中图分类号:C962文献标识码:A文章编号:1672-6359(2020)05-0030-07十九大报告指出,要“在人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能”。

2019年10月3OH,国家发改委颁布了《产业结构调整指导目录(2019年)》,把人力资本产业化提到了国家战略的高度。

在这一背景下,人力资本价值的构成、测评、保值、提升、交易等都是值得研究的理论课题。

其中,评测定价是一个关键点。

科学、准确、及时地评定人力资本价值,既是对人力资本价值形成的结果,又是人力资本价值兑付的依据,保值和提升的基础,实现交易的前提。

我们在对既有理论和方法进行梳理的前提下,对个体人力资本价值评估的可能性和评估的方法进行了创新性的理论探索和实践尝试。

人力资本衡量的学科视野自从西奥多•舒尔茨1961年提出人力资本的概念以来,人力资本在学术研究和政策分析中已被广泛应用。

学界致力于探讨人力资本对经济增长的意义,建立了人力资本理论的基本逻辑和框架。

其中,人力资本的衡量历来被认为是一个难题,但是学术界对这一难题的研究从来就没有停止过。

关于人力资本价值衡量的研究,主要沿着经济学和管理学两个路径开展。

基于人效评估的个人平衡计分卡(PBSC)

基于人效评估的个人平衡计分卡(PBSC)

平衡计分卡(BSC)的定义 和解释 平衡计分卡是从财务、客户、内部运营、 学习与成长四个角度,将组织的战略落实为可 操作的衡量指标和目标值的一种新型绩效管理 体系。
平衡计分卡(BSC)首先是一套方法论,更重要的它是自成体系的管理思想
个人平衡计分卡(PBSC)解释
个人平衡计分卡 (PBSC)是平衡计分卡 ( BSC ) 通 过 分 解 后 , 在岗位/个人层面的 呈现与应用,是个人 绩效管理的工具!
部门层级平衡计分卡
2016年岗位目标绩效管理卡
姓名
职位
部门经理
汇报上级
指标属性 权重
目标值
评价/核算方法
数据来源
考核指标完成情 况
评估得分
备注
突破类
10%
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完成盘点10项, 制定改进计划
资产净利率 降低成本,控制费用
提高资金周转效率
开发直销客户,促进氧 合器新产品等直销
开发经销商, 配合跟进客户上量
利用威高资源促进新老产品物 价及收费项目

增强威高品牌影响力


学术引领,销售跟进。建立多中 心研究,以省部级年会、专业杂

志、代言人为载体进行学术、市
标杆客户开发,战略客户 维护
服务促进经销商满意
协同指标
跨岗位的协同性指标
岗位:PMC
交货及时率
岗位:采购员
采购及时率
3 如何编制PBSC
PBSC指标来源2
绩效指标库
PBSC指标来源
根据岗位职责要求,提取指标

以个人信用分提升信用评价

以个人信用分提升信用评价
注重借助外力来提升评价水平。从各地实践经验来看,个 人信用分的牵头部门基本是发改委(信用办),但具体开发建设 部门往往包含第三方机构,比如惠信分依托杭州市民卡公司、 白鹭分的承建方是厦门信息集团大数据运营公司。这些第三 方机构往往具有专业的技术团队,在数据处理、算法计算等方 面有优势。浙江自然人公共信用评价也需要借助外力,与第三 方机构开展合作,迭代优化评价的指标、模型、算法等,不断提 升评价的科学性。
作者单位:浙江省信用中心
注重开发宽领域应用场景。如果说评价是一项基础性工 作,那么应用才是关键的核心,决定评价的“生命力”。各地的 丰富实践为浙江自然人公共信用评价的应用提供了宝贵经 验。浙江也应注重开发宽领域的应用场景。首先是实现查询 应用,使得全省户籍人口能够通过线上或线下渠道查询到本人 的信用分;其次是扩展应用场景,可借鉴宿迁经验出台应用的 制度文件,逐步构建“信易+”体系。当然,在应用场景的侧重方 面,全省层面的应用可能无法完全复制公共出行、图书借还等 具有城市特点的应用,应更加侧重于全省范围的大应用,如探 索在“最多跑一次”改革中的应用。
从指标构成来看,各地个人信用分主要分为两大类。桂花 分包含了工作状况、住房状况等能力指标,其余信用分主要以 公共信用活动为基础。此外,各地在指标设置上还有一些亮 点。茉莉分设置了年度信用指标,对每年无不良信用的个人奖 励得分。白鹭分将信用修复纳入指标体系,当个人通过事后主 动履约、参与社会服务与公益活动等方式修复信用后,信用分 将会相应增加。
浙江自然人公共信用评价作为“531X”体系的重要组成部 分,形成了以身份特质、履约能力、遵纪守法、经济行为和社会 公德为 5 大维度的指标体系,并且已完成对全省户籍人口的公 共信用评价。下一步的重点是对评价的迭代优化和应用场景 的开发。因此,各地个人信用分的宝贵经验对进一步提升浙江 自然人公共信用评价有着较好的借鉴意义。

基于BP神经网络的个人信用评估模型

基于BP神经网络的个人信用评估模型

11 人 工神 经 网络 介 绍 人 工 神 经 网络 ( rfi er e. . A t c l ua N t i aN i l w r。 称 A N 是由 大■ 神经 元 按照 一 定的方 式组 合 而成 的网 ok 筒 N ) 络, 是对 人脑 的抽 象 、 简化 和模拟 。 映人脑 的基本 特性 。除网 络中 反 单个神经 元的特 性外 。 网络 的拓扑结 构也对 网络的 特性 有重要 的 影 晌。根据 网络 中神 经 元 的 连 接 方 式 , 经 网 络 可 分 为 前 向 网 络 神
维普资讯
基 于 B 神 经 网络 的个 人 信 用评 估 模 型 P
张 道宏
( 西安理工 大学工商 管理学 院 西安 7 0 4 ) 10 8


璇 成果
( 西北大学经济管理学 院 西安 7 0 6 ) 10 9
要 由于 我 国 个 人 信 用 评 估 体 系的 不 完 善 , 银 行 面 临 巨 大 的 信 用 风 险 。 通 过 提 出基 于神 经 网络 的 个 人 信 用评 使
1 P神 缝网络殛算 法介绍 B
f 巩=∑ 一
【k ( . = ) Y
其中 , 为圃定输 入 , ~ 0 。 为输 入信号 。 为输 出信号 ,* m 为连 接权 值 , 为阈值 。 励函 数( ) 以 为囤 值函 数 、 段线 激 ( 可 分
形 函数和 Sg o im i 数等形式 。 d函
情, 找出适台我国现阶段经济发展和个人经济行为的信用评估模
型 。 能达到降低银 行风险 。 广个人信 用贷款 , 而促进个 人信 用 才 推 从
经济发 展的 目标 。我 国现有 的消费者评 分体系 。 主要是借鉴 国外 银 行 的消费者信 用评分体系 。 再结合我 国实际 情况调整后形 成的评 分 体 系。但是这一体 系 的建 立 是基 于 传 统的 分 析 模型 , 观 因素 很 主
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基于层次分析法的个人信用评估体系李立兵,曾志伟河海大学,南京(210098)E-mail:libing_li2004@摘要:本文在层次分析法的基础上建立个人信用的评价指标体系对个人信用进行评估。

关键词:层次分析法,评估指标体系,个人信用评估从古到今,信用都不是孤立的概念,它必须依附于当时的经济、政治和文化背景,个人信用,是自然人个人的信用,是个人的无形资产,信用资产质量好,拥有良好的信用记录,则意味着更多的发展机会,更高的发展效率。

个人信用问题已经是我国经济体制改革和发展中不可回避的重要问题。

但是我国的个人信用体系还不完善,基本上属于空白。

目前我国居民个人信用资料缺乏,他们能提供的信用证明文件只有身份证和户籍证明、所在单位的工作证明;在个人储蓄实名制实施以后,又增加了个人存单和实物资产。

国内虽然已有相关机构对个人的信用进行评估,但是由于在评估定位、评估要素的选取以及评估手段方面的不足,使得个人信用评估结果的可信度大大降低。

如何建立科学的个人信用评估方法、如何建立一个规范化并和国际接轨的个人信用评估制度体系已成为一个亟待解决的重要课题。

本文选取个人资质评价指标情况、个人资产评价指标、家庭评价指标及个人的信用历史等一系列的指标,利用层次分析法来建立个人信用评估体系,对个人信用进行评估。

1. 层次分析法概述⑴、⑵、⑶层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)是美国匹兹堡人学教授A. L. Saaty 于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。

它是一种能将定性分析与定量分析相结合的系统分析方法。

其解决问题的基本思路和基本原理是:首先,把要解决的问题分层系列化,即根据问题的性质和要达到的目标,将问题分解为不同的组成因素,按照因素之间的相互影响和隶属关系将其分层聚类组合,形成一个递阶的、有序的层次模型。

然后,对模型中每一层次因素的相对重要性,依据人们对客观现实判断给予定量表述,再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性次序的权值。

最后,通过综合训算各因素相对重要性的权值,得到最低层(方案层)相对最高层(总日标)相对重要性次序的组合权值,以此作为评价和选择方案的依据。

层次分析法处理问题的基木步骤简述如下:①确定评价目标,再明确方案评价的准则。

根据评价目标、评价准则构造递阶层次结构模型。

递阶层次结构模型一般分为3层:目标层、准则层和方案层;②应用两两比较法构造所有的判断矩阵。

具体如下:1.1 建立判断矩阵对本级的要素进行两两比较来确定判断矩阵A的儿素,a ij是要素a i对a j的相对重要性其值是由专家根据资料数据以及自己的经验和价值观用判断尺度来确定判断尺度表示要素要素a i对a j相对重要性的数量尺度。

采用的判断尺度见表1。

表1.两两比较法的标度判断尺度具体含义9 7 5 3 1 2、4、6、8i 因素比j 因素绝对重要 i 因素比j 因素重要得多 i 因素比j 因素重要 i 因素比j 因素稍微重要 i 因素比j 因素一样重要i 因素j 因素的重要程度介于上述各数值之间根据判断尺度建立n 阶的判断矩阵An×n :111212122212.....................n n n n n n a a a a a a A a a a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦其中:0ij a >,1/ij ji a a =,1ii a =,,i j =1、2、…、n ;1.2 确定各要素的相对重要程度①计算判断矩阵的特征向量W,然后进行归一化处理即得到相对重要程度向量:11()nni ij j W a ==∏ ,i =1、2、…、n ; (1)②一致性判断。

为了检验判断矩阵的一致性,根据AHP原理,可以利用max λ与n 之差来检验一致性,定义一致性计算指标为:....C I CR C R =(2) 其中max ..1nC I n λ−=−,max λ为判断矩阵A的最大特征值;C.R.为随机性指标,是通过构造最不一致的情况,对不同的n 阶比较矩阵中的元素,采取随机取数的方式进行赋值,并且对不同的n 取多个子样,先计算出C.I.的值,再求得其平均值,记为C.R.,见表2。

表2. 随机性指标C.R.数值n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 C.R. 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51一致时,C.I.=0;不一致时,一般有max λ>n ,因此C.I. >0,故在一般情况下,当CR <0.1时就可以认为判断矩阵具有一致性,据此而计算的值是可以接受的;若不满足CR <0.1,则认为判断矩阵不符合一致性要求,需要专家重新按判断尺度表进行判断,建立判断矩阵进行相应计算,直到一致性检验通过。

2. 个人信用评估体系的建立现阶段,我国的个人信用评估主要以银行为主,目的是个人消费贷款的审批,各银行收集和管理本分行客户的信用资料,根据评估目的进行评估,来决定是否发放贷款和发放贷款的额度,但是随着我国经济的发展、与世界的接轨,对个人信用的评估将不再仅仅局限于银行,而是会扩展到其他许多领域中,所以有必要建立一套客观、定量的、适用范围更广的个人资信评估指标体系及评估模型。

首先来建立个人信用评估的指标体系。

在本文中,通过设立个人资质、个人资产状况、家庭状况、个人信用历史四个方面共同构成了个人信用评估的一级指标,每个一级指标下可划分出若干次级指标见表3。

表3. 个人信用评估指标体系大类指标权重 次级指标 权重得分年龄A1 性别A2 教育程度A3 职业与单位A4 职务与职称A5 执业资格A6 婚姻状况A7个人资质评价指标A现单位工作年限A8住房B1 个人年收入B2 交通工具B3 信用卡B4 有价证券B5 银行存款B6 保险B7 个人资产评价指标B负债B8家庭成员人数C1 成员人均年收入C2 成员年龄构成C3 成员就业情况C4 家庭评价 指标C成员福利情况C5与银行发生业务的数量D1 个人信用与银行发生业务的总金额D2历史D 失信次数D3总和从表3中可以看出上面体系的基础上利用层次分析法,能够对个人的信用进行评分,但是利用上面的体系在实际操作中,由于次级指标没有进行细化,特别是个人资质的次级指标,处理起来很不方便,不易进行操作,所以在上面体系的基础上,本文进一步的然后对个人资质这个次级指标进行了细化,在每个二级指标下又划分出若干分项指标,这样在操作的时候就简单易行。

例如在年龄这个二级指标下面又可以分为18周岁以下、19~24周岁、25~29周岁、30~34周岁、35~44周岁、45~52周岁、53~59周岁、60周岁以上等不同的指标,所有指标构成了个人信用评估的指标体系具体划分见表4-表11。

表4.年龄指标分解表表5.性别指标分解表表6.教育程度指标分解表次级指标 权重分项指标 权重得分18周岁以下A11 19~24周岁A12 25~29周岁A13 30~34周岁A14 35~44周岁A15 45~52周岁A16 53~59周岁A17 年龄A160周岁以上A18次级指标 权重分项指标权重 得分 男A21 性别A2女A22次级指标 权重 分项指标权重 得分 硕士研究生或以上A31 大学本科A32 大专A33高中(中专)A34 初中或初中以下A35 教育程度A3不确定A36表8.职位或职称指标分解表次级指标 权重 分项指标权重 得分 厅局级干部及以上A51高级管理人员、总公司总经理A52 处级干部A53中级管理人员、公司或分公司总经理A54科级干部A55一般管理人员、部门经理A56一般员工、工人、科员;国家机关、事业单位 和国有企业离退休人员、士兵A57职位或 职称A5待业人员、学生和职位不确定的其他人员A58表9. 执业资格工资指标分解表次级指标 权重 分项指标权重 得分 高级职称人员A61 中级职称人员A62初级职称A63 有执业资格A64执业资格工资A6无职称、无执业资格、不确定A65表10. 现单位工作时间指标分解表次级指标 权重分项指标 权重 得分 5年以上A71 3~5年(含)A72 1~3年(含)A73 1年(含)以下A74 现单位工作时间A7无单位、单位不确定A75次级 指标权重 分项指标权重 得分 国家机关公务员;事业单位员工A41 金融机构员工(不含保险公司)A42人民警察、武装警察部队、中国人民解放军A43国家机关、事业单位和国有企业离退休人员;优质公用事业单位 (邮政、电力、电信、报业、广播电视、民航、机场等)A44 一般上市公司(ST 、PT 和亏损公司除外)员工A45 一般国有企业、股份公司、私营企业员工;个体户;专业人员A45职业、 单位A4学生;待业或无业人员;其他职业或职业不确定的A46次级指标 权重分项指标 权重 得分 已婚有子女A81 已婚无子女A82 丧偶A83 未婚A84 离婚A85 婚姻状况A8不确定A86对个人资质类次级指标进行这样的分解后,在操作时完全可以进行量化,并可以直接利用加、减法进行计算。

但是在对其他几外次级指标进行评估时,对各次级指标赋予权重需要参考相关的信息,可以量化的就直接给出最后的得分,不可以量化的,采取德菲尔法,集中专家意见赋予权重(百分制),再根据具体的评分标准计算出总分。

但是为了防止某个异常指标值对总分的影响,在给每个指标评分时,应规定上限和下限,以减少个别指标异常时对总分造成不合理的影响。

具体可以这样来做:上限定为正常评分值注1的150%,下限定为正常评分值的50%。

此外,给分时不采用“乘”的关系,而采用“加”或“减”的关系来处理。

具体处理方法是:先利用分项指标的评分结果以及层次分析法所得到的各分项指标的权重计算得到每个次级指标的得分,再与层次分析法中所得到的结果权重进行同样的计算即可以得到各次级指标的得分,最后得到每个大类指标的得分,最后进行加总就得到每个个案的总得分。

3. 信用评估当个人信用评估体系建立以后,对个人的信用评估就变得容易了。

利用前面通过层次分析法以及德尔菲法中给个人的信用进行评分的结果,就可以对个人的信用进行评级,确定个人信用的隶属级别,进而可以利用这个信用评级的结果进行各项决策。

设个人资质指标、个人资产指标、家庭指标、个人信用历史指标的权重分别是1a ,2a ,3a ,4a ,它们的分项指标的权重为1i a ,2i a ,3i a ,…,ji a ( i ,j=1, .....),分项指标的得分分别为1i k ,2i k ,3i k ,…,ji k ( i ,j=1, .....),总得分为N ,所以有11m j n imn mn m n N ak=====∑∑ i ,j =1,2, (3)确定个人信用得分后,再将这个得分与表4中的信用分数与信用等级的对照关系来确定个人的信用等级归属,见表12。

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