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。
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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
一８５—
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。
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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