基于多智能体的信用卡信用风险仿真研究2011
《基于WGAN和集成学习的银行信用卡欺诈检测系统研究与实现》
《基于WGAN和集成学习的银行信用卡欺诈检测系统研究与实现》一、引言随着互联网和移动支付的普及，信用卡已成为人们日常生活中不可或缺的支付工具。
然而，信用卡欺诈问题也日益严重，给银行和持卡人带来了巨大的经济损失。
因此，开发一种高效、准确的信用卡欺诈检测系统显得尤为重要。
本文将研究并实现一种基于WGAN（瓦瑟斯坦生成对抗网络）和集成学习的银行信用卡欺诈检测系统，以提高检测准确率和降低误报率。
二、相关工作在过去的几十年里，许多研究者提出了各种信用卡欺诈检测方法。
传统的检测方法主要依赖于规则匹配和模式识别技术，但这些方法的准确性和泛化能力有限。
近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试使用这些技术来解决信用卡欺诈检测问题。
其中，生成对抗网络（GAN）在处理不平衡数据集和提高数据质量方面表现出较好的性能，而集成学习则可以充分利用多个模型的优点，提高整体性能。
三、系统设计与实现（一）系统设计本系统设计包括数据预处理、特征提取、模型构建和优化四个部分。
首先，对原始数据进行清洗和预处理，以消除噪声和异常值。
然后，提取有效特征，为模型训练提供数据支持。
接着，构建基于WGAN的欺诈检测模型，利用WGAN生成与真实欺诈数据相似的假数据，以扩充训练集并提高模型的泛化能力。
最后，采用集成学习技术对多个模型进行融合，以提高整体性能。
（二）模型构建1. WGAN模型构建：WGAN是一种无监督的深度学习模型，通过生成器和判别器之间的对抗过程来学习数据的分布。
在欺诈检测中，WGAN可以生成与真实欺诈数据相似的假数据，用于扩充训练集。
在本系统中，我们设计了一个适用于信用卡欺诈检测的WGAN模型，包括生成器和判别器的网络结构、损失函数等。
2. 集成学习模型构建：集成学习通过将多个模型的输出进行融合，以提高整体性能。
在本系统中，我们采用了随机森林、梯度提升决策树和Adaboost等多种集成学习算法，对多个基于WGAN的欺诈检测模型进行融合。
基于深度学习的信用风险评估模型研究
基于深度学习的信用风险评估模型研究第一章：引言信用风险评估是金融行业的核心业务之一，对于银行和其他金融机构而言，它是衡量借款人还款能力和信誉度的主要依据，也是决定是否给予贷款的关键因素之一。
然而，传统的信用评估方式往往只能提供有限的数据，并且容易受到主观因素的影响，无法充分利用大量的客户数据对信用风险进行科学、准确、快速的评估。
近年来，随着人工智能等技术的发展，深度学习技术被广泛应用于信用风险评估领域。
基于深度学习的信用风险评估模型可以充分利用客户的历史数据和非传统数据，采用模型自动化的方式进行建模，可以快速准确地进行风险评估。
本文将从深度学习和信用风险评估两个角度出发，探索基于深度学习的信用风险评估模型。
第二章：深度学习综述2.1 深度学习的定义深度学习是一种通过模拟人脑神经网络、提取高层抽象特征的机器学习技术。
它是机器学习技术的一种新生产物，已经取得了很多令人瞩目的成果。
深度学习模型通常具有多层的非线性变换和特征学习能力，可以对复杂的数据进行高效和准确的建模。
近年来，深度学习技术已经被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别、智能推荐等领域，并取得了很好的效果。
2.2 深度学习的算法深度学习的核心算法包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度信念网络和深度自编码器等。
其中，神经网络是深度学习的基础，其他算法则是基于神经网络的改进和扩展。
2.3 深度学习的应用深度学习技术已经被广泛应用于各个领域。
在工业领域，深度学习已经被应用于工控系统、工业机器人、智能化设备等；在金融领域，深度学习已经被应用于股票预测、风险评估、信贷评级等；在医疗行业，深度学习已经被应用于疾病预测、医疗影像识别等。
第三章：信用风险评估模型3.1 传统信用评估模型传统的信用评估模型通常使用统计学方法，如逻辑回归、决策树等，其主要优点是模型可解释性强、建模时间短，但是其使用的数据较为有限，容易受到主观因素的影响。
3.2 基于深度学习的信用评估模型基于深度学习的信用评估模型可以充分利用历史数据和非传统数据，利用多层特征提取和高级建模技术，从而实现对风险的精确预测。
基于机器学习的信用卡违约预测模型研究
基于机器学习的信用卡违约预测模型研究信用卡违约是指持卡人在约定的还款日期之前未能按时偿还信用卡欠款的行为。
这种违约行为不仅给信用卡发行方带来经济损失，还会影响持卡人的信用记录和个人信用评分。
因此，建立一种准确预测信用卡违约的模型对于银行和金融机构具有重要意义。
近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的信用卡违约预测模型逐渐成为研究热点。
该模型利用大数据和数据分析技术，通过对历史数据的分析和学习，预测持卡人是否会违约。
下面将介绍基于机器学习的信用卡违约预测模型的研究方法、特征选择和模型评估。
一、研究方法在构建基于机器学习的信用卡违约预测模型时，首先需要收集足够、准确的数据。
这些数据包括持卡人的个人信息（如年龄、性别、教育程度等）、信用卡相关信息（如额度、透支余额等）以及历史还款记录。
收集到的数据需要经过数据清洗、特征提取和标签设置等预处理步骤，以保证数据的质量和可用性。
接着，研究者可以选择适当的机器学习算法来构建预测模型。
常用的机器学习算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机和人工神经网络等。
研究者可以根据实际情况选择合适的算法，并进行参数调优和模型训练。
最后，为了评估模型的准确性和鲁棒性，研究者需要将数据集划分为训练集和测试集。
利用训练集对模型进行训练，并利用测试集评估模型的性能指标，如准确率、精确率、召回率和F1值等。
通过不断调整模型和参数，研究者可以优化模型并提高其预测能力。
二、特征选择在构建信用卡违约预测模型时，特征选择是十分关键的步骤。
通过选择合适的特征，可以提高模型的准确性和可解释性。
常用的特征选择方法包括相关性分析、信息增益和特征重要性排序等。
首先，相关性分析可以帮助研究者找出与信用卡违约相关的特征。
研究者可以计算特征与违约状态之间的相关系数，选择相关性较高的特征作为模型的输入。
其次，信息增益是一种基于信息论的特征选择方法。
它通过计算特征对目标变量的条件熵来衡量特征的重要性，选择信息增益较大的特征。
信用卡市场研究报告
信用卡市场研究报告在当今的消费社会中，信用卡已成为人们日常生活中不可或缺的支付工具。
随着经济的发展和金融市场的不断创新，信用卡市场也在经历着深刻的变革。
本报告旨在对当前信用卡市场进行全面的研究和分析，为相关从业者、消费者以及政策制定者提供有价值的参考。
一、信用卡市场的发展历程信用卡的起源可以追溯到 20 世纪 50 年代的美国，最初主要是为了方便商业交易和旅行支付。
随着时间的推移，信用卡逐渐普及，并在全球范围内得到广泛应用。
在我国，信用卡市场起步较晚，但发展迅速。
20 世纪 80 年代，中国银行率先发行了国内第一张信用卡。
此后，其他银行也纷纷跟进，信用卡市场逐渐壮大。
尤其是进入 21 世纪以来，随着消费观念的转变和金融科技的发展，信用卡市场呈现出爆发式增长。
二、信用卡市场的现状（一）发卡规模目前，我国信用卡发卡量持续增长，但增速有所放缓。
各大银行在发卡策略上更加注重精准营销和风险控制，以提高发卡质量。
（二）消费规模信用卡消费规模不断扩大，涵盖了餐饮、购物、旅游、娱乐等多个领域。
线上消费成为新的增长点，移动支付与信用卡的结合更加紧密。
（三）竞争格局市场竞争激烈，国有大型银行凭借广泛的网点和客户资源占据主导地位，股份制银行和城商行也在积极拓展市场份额。
（四）风险状况信用卡逾期率有所上升，风险管理成为银行面临的重要挑战。
银行通过加强信用评估、风险监测和催收等手段来控制风险。
三、信用卡市场的驱动因素（一）消费升级随着人们生活水平的提高，消费需求不断升级，信用卡作为便捷的支付工具和消费信贷渠道，满足了人们多样化的消费需求。
（二）金融科技的发展移动支付、大数据、人工智能等技术的应用，提升了信用卡的服务体验和风险管理水平，促进了市场的发展。
（三）政策支持政府出台相关政策鼓励消费金融发展，为信用卡市场创造了良好的政策环境。
四、信用卡市场存在的问题（一）同质化竞争严重各大银行的信用卡产品在功能、优惠等方面相似度较高，缺乏差异化竞争优势。
基于支持向量机的信用卡欺诈检测研究的开题报告
基于支持向量机的信用卡欺诈检测研究的开题报告1. 研究背景和意义信用卡欺诈是当今社会普遍存在的金融犯罪行为之一，给金融机构和消费者造成了巨大的经济损失和信誉损害。
随着电子商务和移动支付的发展，信用卡欺诈的方式和手段也更加多样和复杂。
因此，采用有效的方法和策略预防和识别信用卡欺诈行为成为了一项重要的研究任务。
传统的基于规则和手动筛选的欺诈检测方法已经难以满足复杂的欺诈模式和大规模数据的识别需求。
机器学习算法由于具有自适应性和高效性，近年来成为了信用卡欺诈检测的重要工具。
其中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法能够通过构建最优超平面实现非线性分类，具有很高的判别能力和鲁棒性，在信用卡欺诈检测领域已经得到广泛应用。
本研究旨在通过基于支持向量机算法的信用卡欺诈检测模型的构建和优化，提高欺诈检测的准确率和效率，为金融机构和消费者提供更加安全可靠的金融服务。
2. 研究内容和方法本研究主要围绕信用卡欺诈检测，采用支持向量机算法作为主要工具，建立和验证欺诈检测模型。
具体内容和方法如下：（1）数据预处理和特征提取。
首先，对信用卡欺诈检测数据进行清洗和筛选，剔除数据中的异常值和缺失值。
然后，通过统计分析和相关性分析等方法，提取和筛选出最具区分性和代表性的特征集。
（2）支持向量机算法理论研究。
对支持向量机算法的原理和应用进行深入研究，包括线性和非线性支持向量机的基本原理、核函数的选择和参数优化等。
（3）建立支持向量机欺诈检测模型。
根据选定的特征集和优化的参数，建立支持向量机欺诈检测模型。
同时，采用交叉验证和调参等方法对模型进行优化和评估。
（4）模型比较和评价。
基于实际欺诈检测数据和测试数据，对本研究构建的支持向量机欺诈检测模型和其他常见机器学习算法进行比较和评价，分析各算法的优劣和适用性。
3. 预期成果和意义本研究预期实现以下成果：（1）建立和优化支持向量机欺诈检测模型，提高欺诈检测的准确率和效率。
数字金融对商业银行信用风险的影响研究
数字金融对商业银行信用风险的影响研究目录一、内容综述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目标与方法 (3)1.3 数据来源与处理 (5)二、文献综述 (7)2.1 数字金融的发展概述 (8)2.2 数字金融与商业银行信用风险的关系 (9)2.3 国内外相关研究成果评析 (10)三、理论框架与假设 (11)3.1 信用风险的理论基础 (12)3.2 数字金融对信用风险的影响机制 (14)3.3 研究假设 (15)四、实证分析 (16)4.1 数据描述与预处理 (18)4.2 模型设定与估计结果 (19)4.3 敏感性分析和鲁棒性检验 (20)五、结论与政策建议 (22)5.1 主要研究发现总结 (23)5.2 政策建议及启示 (24)一、内容综述数字金融是指通过互联网和移动技术等手段，提供金融服务和产品的新型金融模式。
数字金融在全球范围内得到了广泛应用，包括在线支付、P2P借贷、数字货币等。
这些新兴金融模式不仅改变了传统金融业务的运营模式，也对商业银行的信用风险产生了重要影响。
信用评估体系的改变：传统的信用评估主要依赖于银行内部的信贷评级体系和抵押物价值评估。
在数字金融环境下，信用评估体系面临着数据来源多样化、数据量庞大的挑战。
商业银行需要引入大数据、人工智能等技术手段，对客户进行更精准、全面的信用评估。
贷款审批流程的优化：数字金融可以通过线上申请、审批等方式，简化贷款审批流程，提高审批效率。
这有助于降低商业银行的运营成本，但同时也可能加剧信用风险的传播。
欺诈风险的防范：数字金融为欺诈行为提供了更多的渠道和手段，如网络诈骗、洗钱等。
商业银行需要加强对这些欺诈行为的监测和防范，降低信用风险损失。
跨境信用风险的管理：随着全球经济一体化的推进，跨境金融业务逐渐增多。
数字金融为跨境信用风险管理提供了新的机遇，但也带来了新的挑战，如跨境数据流动、国际监管合作等问题。
许多国内外学者对数字金融对商业银行信用风险的影响进行了研究。
基于多智能体系统的群体行为模拟与预测研究
基于多智能体系统的群体行为模拟与预测研究随着人工智能和计算机科学的发展，多智能体系统（Multi-Agent Systems，简称MAS）已经成为计算机科学中一个备受关注的研究方向。
多智能体系统的研究致力于理解和模拟个体之间的相互作用，以及这些相互作用如何导致集体行为的产生。
在这个领域中，群体行为的模拟与预测具有重要的理论和实践意义。
群体行为模拟和预测的研究旨在通过模型和算法来预测群体中的个体行为和集体行为的趋势。
这种研究方法可以用于预测人类社会的各种行为模式，帮助我们更好地理解社会系统的动态变化，为决策制定者提供决策支持，以及为社会问题的解决提供策略和方案。
在群体行为模拟与预测研究中，一个核心的问题是如何准确地建立个体行为和集体行为之间的关联。
个体行为是指单个智能体在特定环境中的行为，而集体行为是指多个智能体相互作用下的共同行为。
了解个体行为和集体行为之间的相互作用关系对于模拟和预测群体行为至关重要。
在多智能体系统中，智能体之间的相互作用可以通过不同的方式来实现。
例如，智能体可以通过感知和交流来感知和交互环境信息，从而适应环境变化和与其他智能体进行沟通。
此外，智能体之间的协调和合作也是群体行为模拟和预测研究的重点。
只有通过合理的协调和合作，群体才能在特定环境下产生特定的行为。
为了实现群体行为的模拟和预测，研究者们提出了多种不同的模型和算法。
例如，基于社会力模型的群体行为模拟方法可以通过模拟每个个体之间的相互作用来预测整个群体的行为趋势。
此外，基于马尔科夫决策过程的群体行为预测方法可以通过建立每个智能体的动态决策模型来预测个体的行为，并进而预测整个群体的行为趋势。
除了模型和算法，数据收集与分析也是群体行为模拟与预测研究的重要组成部分。
通过收集和分析真实环境中的群体行为数据，研究者可以更好地理解个体行为和集体行为之间的关联，提高模型和算法的准确性和预测能力。
同时，数据的收集和分析也可以帮助研究者发现群体行为背后的规律和模式，并为社会问题的解决提供参考和指导。
小米互联信用风险控制技术研究
小米互联信用风险控制技术研究近年来，金融科技（Fintech）在全球范围内迅速崛起，伴随着其发展，互联网金融的创新和应用也得以实现。
其中，智能风控技术是保障金融稳定、确保金融安全和防范风险的关键技术之一。
小米互联信用风险控制技术的研究和落地实践，为金融科技行业提供了有力支撑，不断推动新的金融模式和业务创新。
一、小米互联信用风险控制技术的现状与意义作为移动互联网公司，小米通过对大量用户在智能手机、智能家居、智能穿戴等终端产品中的应用行为、购买行为、使用习惯、个人信息等各类数据进行收集和分析，形成了完整的用户画像、个人信用档案和行为模型。
同时，借助于云计算、大数据、人工智能等技术手段的应用，小米互联的信用风险控制系统得到了极大的提升。
小米互联信用风险控制技术的价值在于：为金融机构提供了巨大的数据支持，帮助金融机构建立更为完整、全面和准确的用户画像、个人信用评估和风险测算，从而有效降低贷款违约率和其他信用风险，同时降低金融机构运营成本。
二、小米互联信用风险控制技术的特点和技术路线小米互联信用风险控制技术的特点在于将金融科技与智能硬件技术相结合，实现了大规模数学建模和风控算法的构建、实时数据分析和挖掘、智能风险识别和防范、风险管理和决策等多个方面的协同，形成了闭环的信用风险控制系统。
其技术路线主要包括以下几个方面：1.数据存储和预处理小米互联信用风险控制技术首先需要对各类数据进行收集和存储，包括用户基本信息、应用行为、消费记录、社交网络、公共数据等各类数据。
同时，还需要进行数据质量的评估和筛选，以确保分析所得数据真实可靠和具有参考价值。
2.数据分析和挖掘在数据存储和预处理完毕后，小米互联信用风险控制技术接下来的核心工作是对数据进行分析和挖掘，构建用户画像和行为模型，并利用机器学习、深度学习等技术算法对数据进行加工和转化，提高数据的可用性和预测准确性。
3.智能风控识别和决策小米互联信用风险控制技术在对数据分析和挖掘基础上，进一步识别和分析不同信用风险场景下的风险因素和规律，并在现有的风险评估体系中不断引入新的风险元素和模型，以达到更为准确和科学的风险决策和管理。
商业银行信用卡风险管理分析
商业银行信用卡风险管理分析商业银行信用卡是金融机构最常见的一种信用风险产品，通过对信用卡的授信和管理，银行可以为客户提供方便快捷的信用消费服务。
然而，随着经济发展和消费升级，信用卡风险也随之增加。
如何有效地管理信用卡风险，不仅是商业银行的重中之重，也是整个金融行业面临的共同难题。
本文将从信用卡的特点、风险类型、风险管理手段等多个角度，探讨商业银行信用卡风险管理的实践模式和未来趋势。
一、信用卡的特点信用卡是一种以信用为核心、以消费为主体的银行信贷产品。
相比于传统的贷款产品，信用卡具有以下几个特点：首先，信用卡开户门槛低，用户可以快速申请并在短时间内获得信用额度，方便快捷。
其次，信用卡可按照持卡人的消费能力自由支配，无需受到额度限制，可以随时随地进行消费。
第三，信用卡还涉及到一些辅助服务，如积分兑换、特许商户优惠等，使得信用卡可以覆盖到更广泛的消费领域。
以上特点意味着，信用卡的风险管理必须考虑到多种因素，包括客户的信用记录、消费水平、风险偏好等。
二、信用卡的风险类型商业银行信用卡的风险主要包括以下五个方面：1.信用风险信用风险是指客户无法按照约定的时间或方式还款，导致银行的债权产生亏损的风险。
由于信用卡是一种消费信贷产品，客户通常需要持续的还款，因此信用风险是最主要的风险之一。
2.欺诈风险欺诈风险主要指客户在消费过程中存在作弊、伪造、冒用等违法行为，导致银行受损。
在信用卡消费中，由于交易是在银行和商户之间进行，因此客户的欺诈行为较为复杂和难以控制。
3.操作风险操作风险是指信用卡业务操作过程中出现的意外或错误，包括人为因素、技术故障或管理漏洞导致的风险。
与其他银行业务相比，信用卡业务需要耗费更多的人力和技术资源，因此容易出现操作风险。
4.市场风险市场风险是指金融市场环境变化导致的风险，包括经济、政策、利率、汇率等方面的风险。
在信用卡业务中，市场风险受到各种因素的影响，需要及时监测和应对。
5.合规风险合规风险是指银行信用卡业务操作不符合法律法规或相关政策导致的风险。
《信用卡不良资产证券化信用风险研究》范文
《信用卡不良资产证券化信用风险研究》篇一一、引言随着金融市场的快速发展，信用卡业务已成为银行等金融机构的重要业务之一。
然而，信用卡不良资产问题逐渐凸显，对金融机构的稳健运营构成了挑战。
信用卡不良资产证券化（Credit Card Non-performing Asset Securitization，简称CCNPA Securitization）作为一种新兴的金融工具，在处置不良资产方面得到了广泛应用。
本文旨在研究信用卡不良资产证券化过程中的信用风险及其影响因素，以期为金融机构的风险管理提供参考。
二、信用卡不良资产证券化的概述信用卡不良资产证券化是指将银行持有的信用卡不良资产打包成资产池，通过特殊目的机构（SPV）发行证券化产品，以实现不良资产的快速处置和资本回收。
这一过程有助于金融机构优化资产结构，提高资本充足率，降低不良资产率。
然而，这一过程中也伴随着信用风险、市场风险等金融风险。
三、信用卡不良资产证券化的信用风险分析（一）信用风险的内涵信用风险是指因债务人违约或还款能力下降导致资产价值损失的风险。
在信用卡不良资产证券化过程中，信用风险主要来源于以下几个方面：一是原始债务人的还款能力不足；二是特殊目的机构（SPV）的运营风险；三是投资者的信用评估风险。
（二）信用风险的影响因素1. 宏观经济环境：经济周期、政策调整等因素会影响债务人的还款能力，从而影响证券化的信用风险。
2. 行业风险：不同行业的信用卡业务风险差异较大，行业整体的风险水平也会影响信用卡不良资产证券化的信用风险。
3. 银行风险管理水平：银行的风险管理水平和处置能力对信用卡不良资产证券化的信用风险具有重要影响。
四、信用卡不良资产证券化信用风险的防控措施（一）完善法律法规加强相关法律法规的制定和执行，规范信用卡不良资产证券化的操作流程，降低信用风险。
（二）强化风险管理金融机构应加强内部风险管理，建立完善的风险管理机制，提高对信用卡不良资产的识别、评估、监控和处置能力。
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基于多智能体的信用卡信用风险仿真研究1徐超，周宗放2（电子科技大学经济与管理学院四川成都 610054）摘 要：在银行的信用卡业务中，由于银行难以有效识别每个持卡人的信用信息，导致无法有效地控制信用卡业务的信用风险。
针对这一问题，本文基于多智能体建立了信用卡业务信用风险的演化模型，对信用卡市场中持卡人不同初始状态进行了仿真分析。
究结果表明：银行将授信额度控制在申请人收入的[1.6-1.9]倍区间之间可以较好地控制风险，而且申请人初始财富可以作为银行管控信用风险的重要参考指标。
关键词：信用卡业务；信用风险；多智能体；仿真Simulation of credit risk of credit card based on multi-agentXu Chao, Zhou Zongfang(School of Economics and Management, UESTC, Chengdu, 610054)Abstract: Banks can not identify each cardholder’s credit information in their credit card business, so they can not control the credit risk effectively. To solve this problem, this paper established the complex credit risk systems of credit card business based on multi-agent. Through simulation of the change of the credit risk when the cardholders with different initial state in the credit card market, we believe that when the credit line is set 1.6-1.9 times than income the bank can control credit risk better and the initial wealth of cardholders can be seen as another important indicator.Keywords: Credit card business, Credit risk, Multi-agent, Simulation1 引言随着市场经济的发展，信用卡便捷的支付和信贷功能逐步被人们所接受，越来越多的消费者将信用卡作为生活必需品。
刷卡消费不仅成为一种时尚潮流，而且“先享受后付款”的消费理念也越发深入人心，信用卡已经成为当今社会发展最快的一项金融业务。
在西方发达国家，信用卡业务是许多大银行的主要业务和主要利润来源。
例如，全球最大发卡银行花期银行，其信用卡业务盈利占总盈利的三分之一，而美国运通公司的运通卡业务利润更是占到了公司全部利润的70%。
中国信用卡业务自从2002 年全面启动发行以来也得到了飞速发展，截至2009年底，信用卡发卡量突破1.85 亿张，相比2002 年增长了119 倍，交易额突破3.5 万亿元。
信用卡市场的快速膨胀，既让人们看到了繁荣景象，同时其带来的巨大信用风险隐患也在悄然聚集。
发卡规模和交易额规模决定着信用卡的成本和风险，从而导致信用卡产业具有规模化的经营特征，所以做大信用卡客户规模成为了各大银行发展壮大信用卡业务的必由之路，这不可避免地带来了发卡标准的泛化与发卡规模的扩大化。
然而在扩张的过程中如果没有良好的风险控制能力，就容易陷入不良率上升、出现巨额呆坏账的局面。
曾被视为信用卡发展典范的韩国就是在高速发展信贷业务的同时，忽略了对风险的管理和控制，最后造成危机爆发。
即使是像美国这类社会信用体系比较完善，对于风险管理1资助项目：国家自然科学基金（#70971015）2作者简介：徐超，男，汉族，吉林通化，电子科技大学经济与管理学院博士研究生，主要研究方向：信用风险管理、金融工程、金融系统仿真等；周宗放，电子科技大学经济与管理学院教授、博士生导师，主要研究方向：金融工程、信用风险管理、优化理论与方法等控制有着很强经验的发达国家，信用卡危机在次贷危机后也已经凸显出来，据穆迪公司统计，2008年9月份全美信用卡拖欠额上升7.1%，比2007年同期上涨49.2%，而美联储发布的最新数据显示，美国人的信用卡债务高达9000亿美元。
我国受到金融危机的影响，信用卡坏账率自2009年以来也在不断攀升。
从发达国家的经验来看，随着信用卡使用规模的扩大，信用卡风险的防范与化解必然会成为焦点，宽泛的发卡标准将带来更大的风险，特别是在我国社会信用体系还没有有效建立和发挥作用的情况下更是如此。
信用风险是当代经济社会面临的主要风险，而信用卡信用风险则是信用卡最主要的损失来源[1]。
信用卡信用风险可以定义为持卡人客观上“没有能力”或主观上“不愿”还款，从而造成发卡机构的损失。
目前国内外对于信用卡信用风险的研究主要基于宏观信用卡市场风险和微观个人信用评估方法两个层面来展开：文献[1、2]分别从国内与国外银行的视角出发，定性地分析了信用卡信用风险的成因及亟需加强管控的关键；国内外金融机构进行个人信用卡授信主要有判断法、信用评分法及担保转移风险法[3-4]。
为了降低信用评价中的主观因素影响和反映信用的动态变化，回归分析[5]、神经网络法[6]、支持向量机[7]和模糊决策模型[8]等数学方法逐渐被应用到信用评价领域。
这些数学方法虽然原理不甚相同，但都是基于信用卡使用者总体统计行为的宏观层面的数学模型，对申请人未来信用预测能力有限，而且没有考虑消费者之间的关联与交互、难以挖掘系统产生复杂行为的模式以及内部演化机理, 无法准确刻画系统的“涌现”机制，为此基于Agent的金融复杂系统分析与建模方法应运而生[9]。
基于多智能体建模仿真的基本思想是系统是由具有适应能力的主体组成的，主体间以及主体与环境的相互作用在整体上涌现出新的结构和更复杂的行为。
目前基于Agent方法在电子商务[10]、供应链[11]以及投资行为[12]等复杂金融系统仿真中都已经展开应用。
虽然文献[13]基于多智能体对个人消费者与信用卡的相关经济行为进行了模拟，但是其没有明确地考虑消费者的异质性结构。
信用卡市场由大量信用卡使用者以及发卡银行组成，而且它们之间存在着复杂的相互作用，市场整体行为显然取决于微观主体的决策行为和互动，然而目前将多智能体建模仿真方法应用于信用卡信用风险管理的研究还比较少。
我国的信用卡业务正值突破性迅猛发展的阶段，本文通过多智能体仿真的方法，对个人信用卡消费行为和发卡行信用卡风险管理进行仿真实验，分析银行采取不同的授信额度以及持卡者在拥有不同储蓄的条件下银行所需要承担的信用风险，对发卡行给出申请人合理的授信策略以及管控风险有着重要的理论和现实意义。
2 基于多智能体信用卡信用风险仿真模型的构建2.1 信用卡市场系统环境的基本假设我们根据定义可以将信用卡业务所暴露的信用风险归纳为以下两种表现形式：一，持卡人客观上丧失还款能力而导致的信用风险。
二，持卡人主观上不愿归还欠款而导致的信用风险。
目前市场中的绝大多数持卡人都会为了维持信用卡的使用而积极维护其信用状态，在力所能及的情况下至少归还银行还款的最低限额，所以我们主要考虑第一种信用风险。
具体做出以下基本假设：1.持卡人积极维护自身信用状态，在“有能力”的条件下，当期归还银行的还款额不低于最低还款额（Minimum-Repayment，简记为min-R）。
2.持卡人具有稳定的收入（Income，简记为I），并且可能会有一定的积蓄（Wealth，简记为W）。
3.持卡人刷卡消费及取现的日利率为万分之五（r=0.05%）保持不变，且按月计收复利。
根据《银行卡业务管理办法》中第二十三条“贷记卡透支按月记收复利，准贷记卡透支按月计收单利，透支利率为日利率万分之五，并根据中国人民银行的此项利率调整而调整。
”4. 持卡人取现额度与信用额度相关，假设取现额度（Withdrawal Cash，简记为WC）为其信用额度（Credit Line，简记为CL）的50%。
不同银行的取现比例不同，从30%-100%不等，为了方便模拟，我们取50%。
5. 信用卡年费忽略不计。
目前国内很多信用卡开展免年费或者消费固定次数免年费的活动，持卡人一般比较容易达到，故将信用卡年费忽略。
2.2 信用卡市场中智能经济主体属性及行为信用卡市场中包含两类智能经济主体持卡人（个人消费者）和发卡行。
2.2.1 持卡人的设定(1)持卡人属性设定持卡人的基本属性包括：消费者类型、收入水平、初始积蓄、信用额度。
消费者类型（B）：依据文献[14]将信用卡消费者分为“透支偏好型”、“透支权变型”以及“透支规避型”三种类型。
收入水平（I ）：持卡人具有一定的收入水平。
初始积蓄（W ）：持卡人具有一定量储蓄。
信用额度（CL ）：发卡行根据持卡人信用信息的评估结果给定相应的信用额度。
(2) 持卡人行为设定持卡人的行为包括：收入进账、刷卡消费、提取现金以及当期还款四个方面。
收入进账（I t ）：每个持卡人每月有稳定的收入进账。
刷卡消费（C t ）：该部分仅包括持卡人通过刷信用卡进行的消费，不包括其通过现金的消费部分。
不同类型消费者在不同消费意愿区内进行随机消费。
提取现金（T t ）：持卡人通过信用卡在取现额度内提取现金。
持卡人当期的取现金额受其当期的刷卡消费额度制约。
持卡人当期的刷卡消费金额不得超过其信用额度，其取现金额不得超过其可执行的取现额度。
当期还款（R t ）：持卡人每月还款。
还款金额不低于当期的最低还款额，当持卡人无能力支付最低还款额时，持卡人信用卡将被暂停。
2.2.2 发卡行的设定（1）发卡行属性的设定发卡行的属性包括：累计坏账金额，信用卡停用人数累计坏账金额（Debts ）：银行因为信用卡持有者丧失还款能力而产生的累计坏账，这一指标可以反映银行所面临的信用卡信用风险大小。
信用卡停用人数（Number ）:发卡行所发信用卡中因为不能偿还当期所规定的最小还款金额而被停卡的人数，作为反映银行信用卡信用风险的另一指标。
（2）发卡行行为的设定发卡行行为包括：发行信用卡，确定授信额度，停用信用卡发行信用卡：银行扩展业务，将信用卡推销到消费者手中。
确定授信额度：根据不同消费者的申请，参照一定方法确定授信额度的大小。
停用信用卡：通过设定最低还款额度，监测持卡人的还款情况，当持卡人不能归还银行当期最低还款额度时，银行将该持卡人的信用卡停用。