信用风险评分模型
信用风险评分模型初探
摘要：各种式样的信用评分模型匀可量化交易风险，模型分为三大类：应用模型，行为模型，信息收集模型。处理大宗交易和小额借贷信息时，信用评级可以帮助银行快速高效的作出决定。本文探讨信用评级发展历程，整合basel，信用评级表现出空前的重要性。银行以及全球性的金融机构积极推动信用评分模型的发展，使其符合新的法律法规并在现实交易中发挥作用。本文重点讨论了在basel ii下，信用评级的重要过程：评估，实现，校准。更多地考虑的信用评价模型可以帮助银行更有效的计算资金需求。
关键词：风险评分模型；basel；风险管理；评分模型过程
中图分类号：f820.4 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2012）06-00-01
一、背景介绍
商业银行主要以信贷业务运营，信用评级模型可以有效控制银行风险同时也是银行业务成败的关键。信用评级系统分为评分系统与排序系统。评分通过交易人固有性质量化交易风险，侧重短期风险，可以用于个人和企业风险评估。排序模型侧重于长期风险，主要用于企业，金融机构和公共资产。本文侧重于评分模型的，评估标准，实现，与校准。
1960s西方大企业开始利用信用评分快速的定位并处理用户借
贷业务，随后中小企业也开始使用此模型分析可利用信息。信用评分模型可以预测潜在危险，当处理大宗交易时尤为重要不可或缺。
信用风险量化的4种模型
信贷风险管理的信用评级方法 信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。 1、KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。 KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。 KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。基本原理如图所示： （1）KMV是如何工作的？ 假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。 在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。 KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。以下对EDF作简要介绍。
应用文-浅析信用评分模型
浅析信用评分模型 '\xa0\xa0\xa0 [摘要] 本文对信用评分领域中主要的模型和方法做了细致的概述和优缺点比较, 这些模型包括判别分析模型、决策树分析回归分析和神经 模型。 \xa0\xa0\xa0 [关键词] 信用评分判别分析模型决策树分析回归分析法神经网络法 一、信用评分概况 信用评分模型作为信用风险 的基础和核心,无论是对于建立 征信体系还是对于金融机构的信贷资产管理,都有着不可替代的作用。其主要目的,在于尽量将能够预测借款人未来行为的指标加以整合,并统一成可以比较的单一指标,以显示借款人在未来特定时间内违约的可能性,所有的信用评分模型,无论采用什么理论或方法,其最终目的都是将贷款 者的信用级别分类。为达到分类目的。当前，对个人信用评分模型的定义有多种，较为权威的种观点认为:“信用评分是预测贷款申请人或现有借款人违约可能性的一种方法。”这一观点指出了信用评分的作用和目的,不过随着信用评分模型的不断 ,信用评分已不仅是一种统计方法,也包含了运筹学,如数学规划法、非线性模糊数学(如神经网络方法)等。此外,信用评分的实际操作 也与决策原则紧密相关，决策原则事实上决定了信用评分模型实现其目的和作用的程度。因此,对个人信用评分模型这一数学工具在金融和银行业中的应用来说,较为全面和恰当的定义应是,“信用评分是运用数学优化理论(包括统计方法、运筹方法等),依照即定原则或策略(损失最小原则或风险溢价原则),在数据分析决策阶段区分不同违约率水平客户的方法。 二、各类信用评分模型概述 1.判别分析模型 判别分析法是对研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法。进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。判别分析就是要从中筛选出能提供较多信息变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。这种方法的理论基础是样本由两个分布有显著差异的子样本组成，并且它们拥有共同的属性。它起源于1936年Fisher引进的线性判别函数，这个函数的目的是寻找一个变量的组合，把两个拥有一些共同特征的组区分开来。 判别分析方法的优点:适用于二元或多元性目标变量,能够判断,区分个体应该属于多个不同小组中的哪一组。自身也存在不可避免的缺点:该模型假设前提是自变量的分布都是正态分布的,而 中的数据往往不是完全的正态分布,从而导致统计结果的不可靠性。 2.决策树方法 决策树模型是对总体进行连续的分割,以预测一定目标变量的结果的统计技术。决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子,构造的结果是一棵二叉或多叉树。构造决策树的方法是采用自上而下的递归构造。在实际中,为进行个人信用分析,选取个人信用作为目标属性，其他属性作为独立变量。所有客户被划分为两类,即好客户的和坏客户,将客户信用状况转换为“是否好客户”(值为1或0),而后利用数据集合来生成一个完整的决策树。在生成的决策树中可以建立一个规则基。一个规则基包含一组规则,每一条规则对应决策树的一条不同路径,这条路径代表它经过节点所表示的条件的一条链接。通过创立一个对原始祥本进行最佳分类判别的决策树,采用递归分割方法使期望误判损失达到最小。
评分卡模型
评分卡模型 0 引言 信用评分模型是消费信贷管理中的先进的技术手段，是银行、信用卡公司、个人消费信贷公司、电信公司、水电服务公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最核心的管理技术之一。被广泛应用于信用卡生命周期管理、汽车贷款管理、住房贷款管理、个人贷款管理、其他消费信贷管理等领域，在市场营销、信贷审批、风险管理、账户管理、客户关系管理等各个方面都发挥十分重要的作用。 信用评分模型运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法，通过对消费者的人口特征、信用历史记录、交易记录等大量数据进行系统的分析，挖掘数据中蕴含的行为模式、信用特征，捕捉历史信息和未来信用表现之间的关系，发展出预测性的模型，以一个信用评分来总和评估消费者未来的某种信用表现。 信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息(即“好”客户)和违约(即“坏”客户)两类。具体作法是根据历史上每个类别(如期还本付息、违约)的若干样本,从已知的数据中找出违约及不违约者的特征,从而总结出分类的规则,建立数学模型,用于测量借款人的违约风险(或违约概率),为消费信贷决策提供依据。 1 基于Logistic回归分析的客户信用评价卡模型 本文将采用 Logistic 逻辑回归分析方法对小额贷款公司的客户信用进行评价。首先，建立信用评价模型，给出客户信用评分卡模型，并对客户样本进行初步分类预测。下面的理论基础和变量选择都以该小额贷款公司为例。 1.1 建模的准备 1.1.1 目标变量的定义 研究的目标变量为客户是否具有“违约”行为，本文是以客户逾期未归还贷款定义为“违约”行为（即“坏”客户）。 1.1.2 定量指标的筛选方法 第一种定量指标的筛选方法：用随机森林法寻找自变量中对违约状态影响最显著的指标。 第二种定量指标的筛选方法：计算变量间的相对重要性，并通过相对重要性的排序，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。 第三种定量指标的筛选方法：通过自变量间的广义交叉验证法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。 第四种定量指标的筛选方法：通过自变量的逐步回归法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。 第五种定量指标的筛选方法：采用“Boruta”法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。 1.1.3 定性指标的筛选方法 定性指标的筛选是通过IV值选出适用于建模的指标。IV的全称是Information Value，
商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用
商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用 刘莉亚 上海财经大学金融学院 摘要：面对全球经济、金融一体化的现实背景以及随之而来的白热化竞争态势，个人信贷业务将是我国银行业目前及未来发展的关键领域。为此，文章首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发，构建了一套产品水平的信用评分模型的整体分析框架，并将该框架具体应用于个人住房贷款产品；在此基础上，考虑到我国银行业的发展现状与评分模型的可实施性，设计了一个根据专家判断法的评分结果和定量模型法的评分结果进行相互校验的混合型个人住房贷款信用评分模型，并基于所收集的某股份制商业银行的样本贷款数据进行了部分验证工作，同时指出下一步的研究方向。 关键词：住房贷款信用评分模型；专家判断法；定量模型法 一、引言与文献回顾 从历史的视角来看，我国银行业最初是以对公业务为主，其特点是机构客户数量较少、资金规模大、参与的银行业务人员也较少。然而，面对经济全球化和金融国际化的激烈竞争，特别是随着外资银行的不断进人，极大地加剧了银行产品和服务竞争的白热化。因此，对私业务，即个人信贷业务这一发达国家银行的重要基础业务和利润支柱将成为我国商业银行今后发展的重点领域。个人信贷业务，例如房贷、车贷、信用卡消费及其他个人消费贷款，其特点是单笔业务的资金规模小、业务复杂且数量大，因此如继续沿用传统的人工审批方法，则必将占用银行大量的业务人员，增加成本，降低效率，从而影响银行竞争力，同时也不符合全球银行业的发展趋势。 在国外已经发展了50年的信用评分是以计算机技术为核心的，以取代人力为特征的大规模自动化处理方法，是发达国家普遍采用的能够有效控制风险、降低业务人员数量、极大提高审批效率的商业银行革命性措施之一。因此，构建个人信贷信用评分模型对银行开展个人消费信贷业务有重要作用。 最初的信用评分是由评级人员依个人经验进行主观评价，之后发展到3C评价(品德、能力、担保)和5C评价(品行、能力、资金、条件和抵押担保)。这些多数是主观、定性的评价方法。为了降低信用评分中的主观因素，越来越多的定量评估方法被采用。这些方法主要包括：判别分析、Logistic回归模型、线性规划法、神经网络法和分类决策树法。 银行常常采用某种统计方法建立个人信用评分模型，至于具体采用何种方法则取决于不同方法对不同问题的预测精度以及建模人员的知识及偏好。线性判别分析是第一个用于信用评分模型的简单参数回归模型，而Logistic回归方法则是信用评分的一种常用方法，在预测二分性结果上，Logistic是一种准确性最高的技术。此外，其他的一些学者将一些非参数统计模型，如K—近邻判别、分类树应用于信用评分。
银行个人客户信用评分模型研究
银行个人客户信用评分模型研究 近年来，中国的信用卡业务飞速发展，为银行带来了丰厚的利润。但招揽信用卡用户的激烈竞争导致银行不断放宽对于信用卡申请者的要求，疏忽了风险的管理和控制。能否掌握信用卡客户的业务规律，并能设计相应对策以管理控制风险，是信用卡业务成败与否的关键。据此，针对银行信用卡客户，收集并处理他们的信息，利用决策树算法建立个人信用评分模型，并结合社会实际情况对模型做出调整建议。 标签： 数据挖掘；决策树；信用评分 1 个人信用评分 一般信用的考察对象有两个：企业和个人。对于不同对象研究方式不同，但考察目的相同，即分析借款人的还款意愿和能力。本文研究的是个人信用，个人信用指的是基于信任、通过一定的协议或契约提供给自然人（及其家庭）的信用，使得接受信用的个人不用付现就可以获得商品或服务。 个人信用评分，是指通过使用科学严谨的分析方法，综合考察影响个人及其家庭的内在和外在的主客观环境，并对其履行各种经济承诺的能力进行全面的判断和评估。针对不同的应用，个人信用评分分为风险评分、收入评分、响应度评分、客户流失（忠诚度）评分、催收评分、信用卡发卡审核评分、房屋按揭贷款发放审核评分、信用额度核定评分等。个人信用评分是对个人信用的一种定量化描述，用客观的方式来预测信用行为。它具有减少和控制风险、辅助准确决策等作用。 2 数据采集 2.1 指标体系的选择 在实际的环境中，并不是所有的数据项都可为研究所用，因而本文结合专家法和实际可获取数据，选取了衡量客户的信用情况的四大主要因素，即：基本情况、职业情况、家庭情况、与银行的往来业务关系。 2.2 数据的采集 指标体系确定后，我们确立了具体的考察指标，并拟出了一份银行客户信息的调查问卷，在银行进行发放，发放总数100分，回收86份，回收率86%。 3 数据预处理
信用风险的度量方法
一、信用风险度量方法与模型 １．传统的信用风险评价方法 （１）要素分析法。 要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。 常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。 根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。 还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。 无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。 （２）特征分析法。 特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。 （３）财务比率分析法。 信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。 财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。 杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的，它以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果，通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解，将相关财务指标联系起来，形成一个综合体系，以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。 沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的，他把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此评价企业的信用水平。他选择了七种财务比率，即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。 ２．多变量信用风险判别模型 多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础，以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法建模。多变量信用风险判别模型主要
企业信用风险评估模型分析
企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。 计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型
巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型
评分卡模型开发技术报告
评分卡模型开发技术报告 韩江涛 2018年02月12日
Contents 1前言1 2评分卡开发流程2 3数据获取3 3.1采样范围选择 (3) 3.2收集整理数据 (3) 3.3German Credit数据集 (3) 4探索性数据分析7 4.1统计特性和分布 (7) 4.2缺失值处理 (11) 4.3离群点处理 (14) 5数据准备16 5.1创建数据集 (16) 5.2平衡训练集 (16) 5.3数据分箱 (17) 5.4证据权重（WoE）转换 (20) 5.5相关性分析 (23) 5.5.1相关系数分析 (23) 5.5.2多重共线性检测 (24) 6变量选取和模型开发26 6.1模型指标变量选择 (26) 6.2模型训练 (26) 6.3Bias v.s.Variance (29) 7模型评价30 7.1混淆矩阵 (30) 7.2ROC、AUC和Gini值 (31) 7.3KS曲线及KS值 (32) 8评分卡创建和实施35 8.1评分卡创建 (35) 8.2评分验证 (37) 8.3评分卡实施 (39) 8.4拒绝推论 (39) 9监测40 10Appendix41 10.1Change Log (41) 10.1.12018-2-12 (41) 10.1.22017-10-20 (41) 10.1.32017-9-6 (41) 参考文献42
List of Figures 1评分卡开发流程图 (2) 2名义变量分布统计 (8) 3数值变量分布统计 (9) 4类别分布统计 (11) 5查看缺失值 (13) 6使用Cook距离标记离群点 (14) 7类别分布统计 (17) 8连续变量分箱结果 (19) 9WoE转换结果 (21) 10信息值 (22) 11相关性分析 (24) 12LASSO回归的交叉验证曲线 (27) 13LASSO Trace (28) 14学习曲线 (29) 15混淆矩阵及其衍生指标的定义 (30) 16ROC曲线和AUC (32) 17KS曲线和KS-value (34) 18German Credit的实际得分分布与理论分布对比 (39) List of Tables 1评分卡数据介绍 (3) 2评分卡刻度表 (35) 3评分卡表 (36) 4平衡数据集和非平衡数据集的效果对比 (41)
(仅供参考)信用评级模型
评级技术基础规范之六编码：P-J-B-0006 信用评级模型 （2012年11月版）
信用评级模型 （2012年11月版1） 信用评级模型是以企业经营和财务信息、行业信息、宏观经济信息和市场信息为基础，运用统计分析、专家打分等手段，以量化方式测算受评对象信用风险的评级分析工具，是评级方法在数理统计操作层面的具体表现形式，也是信用评级机构评级技术的重要组成部分。中债资信通过学习、吸收国内外评级模型设计理念，并在征求专家顾问团信用风险建模领域专家意见的基础上，确定了目前采用的评级模型类型。中债资信评级模型力求体现中国企业信用风险特点，减少评级过程中的主观判断因素，提高评级结果的客观性、一致性和准确性。中债资信目前可使用的建模数据主要是发债企业数据和来自商业银行的信贷数据（以下简称“信贷数据”），发债企业数据包括经营数据和财务数据，但没有违约率数据；信贷数据包括借款企业的违约数据和大部分财务数据，但没有企业经营数据。基于可获得数据源及其质量，中债资信目前的评级模型为分行业的打分卡模型和二元选择模型。 一、经营与财务指标相结合的打分卡模型 以发行债券企业作为统计样本，以发债企业数据和信贷数据为主要数据源，选择合适的经营指标和财务指标，分行业建立打分卡模型。按照中债资信工商企业主体评级方法总论，对工商企业进行评级时，首先以经营风险和财务风险的综合平衡确定受评企业自身的个体信用等级，然后考虑外部支持等因素对企业自身个体级别进行调整，最终确定受评企业的信用等级。由于在同一行业内，不同经营风险程度的企业所能容忍的财务政策激进程度不同，因而经营风险对信用等级的影响程度存在显著差异。因此，在本评级模型中依据受评企业经营风险程度的高低对经营风险和财务风险赋以可变权重。此外，依据短板原理的评级思想，对弱势因素给予更高的权重以放大其对最终评级结果的影响。由于体现这一影响的调整过程具有明显的主观性，因此将此类调整以及其他难以量化的因素归类于模型外考虑因素。 在具体的模型设计中，相对应的采取分层建模思路：首先以线性加和形式得到经营风险模块得分和财务风险模块得分；然后根据经营风险得分情况确定两模块权重的分配，加权平均得到总分；最后根据其它难以量化的因素进行调整，得到最终对应级别。 具体模型形式如下： 1 2011年10月形成初稿并对外披露，2012年11月修订并正式发布。 - 1 -
个人信贷风险评估模型建立
个人信贷风险评估模型 建立 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
个人信贷风险评估模型建立 摘要 随着我国商业银行个人消费贷款突飞猛进的发展，总量和规模与日俱增，个人消费贷款违约事件也屡见不鲜，因此商业银行个人消费贷款客户的信用评价也更显重要。 本文通过合理假设数学模型，研究确定银行个人信贷风险的评估标准。在实际中，影响贷款风险性的因素涉及很多方面，我们在题目中所给因素的基础上，选择和添加了十组较为重要的影响因素，并对其进行量化处理。 论文内容可分为三个层次：首先，我们在对大量真实样本数据分析的基础上，确定了信贷风险评分中十项影响因素的取值，并通过矩阵运算、程序设计、均值算法、数据统计、方程求解等方法，确定了各项指标的评分系数，进而最终确定了评估个人信贷风险的评分函数；其次，在确定评分函数的基础上计算贷款评分的临界值，并依次对客户进行信用评分等级划分；最后，随机选择了十位客户的数据进行检验，得出通过建立的评估模型和所求的数据与实际情况基本一致，且具有简便、易用的特点。 一、问题的提出 2008年9月美国金融市场风云再起，雷曼兄弟控股公司破产，美洲银行收购美林集团和AIG集团陷入危机。由此引发了美国金融市场的强烈震撼，并在国际金融市场掀起滔天巨浪，旷日持久的美国次贷危机中与演变成一场严峻的全球经济危机，未及一年多来，贸易骤减，企业倒闭，失业增加，各国经济特别是发达国家的经济呈现出一片萧条的景象。 “古为今用，史为实用”。前车之鉴，反思效实。所以，次贷风险的度量和防范就成为当前一个重要研究内容，而次贷风险的防范应该从信贷开始。因此，研究分析银行的客户信用程度，偿还能力等指标对银行的更好运作有着举足轻重的作用。 二、问题分析 中国人民银行颁布的《关于开展个人消费信贷指导意见》中要求各中资商业银行加大对消费贷款的支持力度，刺激消费从而带动经济发展。个人消费贷款将成为银行贷款投向的一个重点，但是消费贷款不同于其他贷款，其客户分散，贷款规模较小，且笔数多，成本高，风险远远高于其他贷款。所以银行应当加强消费信贷风险管理，建立健全信贷风险管理机制及评分标准，以保证贷款的安全性。而对贷款进行风险评估和量化研究则是银行信贷风险管理的一个必要手段。
商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用
商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应 用 摘要：面对全球经济、金融一体化的现实背景以及随之而来的白热化竞争态势，个人信贷业务将是我国银行业目前及未来发展的关键领域。为此，文章首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发，构建了一套产品水平的信用评分模型的整体分析框架，并将该框架具体应用于个人住房贷款产品；在此基础上，考虑到我国银行业的发展现状与评分模型的可实施性，设计了一个根据专家判断法的评分结果和定量模型法的评分结果进行相互校验的混合型个人住房贷款信用评分模型，并基于所收集的某股份制商业银行的样本贷款数据进行了部分验证工作，同时指出下一步的研究方向。 关键词：住房贷款信用评分模型；专家判断法；定量模型法 一、引言与文献回顾 从历史的视角来看，我国银行业最初是以对公业务为主，其特点是机构客户数量较少、资金规模大、参与的银行业务人员也较少。然而，面对经济全球化和金融国际化的激烈竞争，特别是随着外资银行的不断进人，极大地加剧了银行产品和服务竞争的白热化。因此，对私业务，即个人信贷业务这一发达国家银行的重要基础业务和利润支柱将成为我国商业银行今后发展的重点领域。个人信贷业务，例如房贷、车贷、信用卡消费及其他个人消费贷款，其特点是单笔业务的资金规模小、业务复杂且数量大，因此如继续沿用传统的人工审批方法，则必将占用银行大量的业务人员，增加成本，降低效率，从而影响银
行竞争力，同时也不符合全球银行业的发展趋势。 在国外已经发展了50年的信用评分是以计算机技术为核心的，以取代人力为特征的大规模自动化处理方法，是发达国家普遍采用的能够有效控制风险、降低业务人员数量、极大提高审批效率的商业银行革命性措施之一。因此，构建个人信贷信用评分模型对银行开展个人消费信贷业务有重要作用。 最初的信用评分是由评级人员依个人经验进行主观评价，之后发展到3C评价(品德、能力、担保)和5C评价(品行、能力、资金、条件和抵押担保)。这些多数是主观、定性的评价方法。为了降低信用评分中的主观因素，越来越多的定量评估方法被采用。这些方法主要包括：判别分析、Logistic回归模型、线性规划法、神经网络法和分类决策树法。 银行常常采用某种统计方法建立个人信用评分模型，至于具体采用何种方法则取决于不同方法对不同问题的预测精度以及建模人员的知识及偏好。线性判别分析是第一个用于信用评分模型的简单参数回归模型，而Logistic回归方法则是信用评分的一种常用方法，在预测二分性结果上，Logistic是一种准确性最高的技术。此外，其他的一些学者将一些非参数统计模型，如K—近邻判别、分类树应用于信用评分。 近年来在信用评分领域也开始尝试引入神经网络方法，Desai等和West等人都使用神经网络技术来构造个人信用评分模型。通过实证分析，他们验证了在各种变量间呈现复杂的非线性关系的情况下，神
基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究
２０１３／１０ 总第４３８期 商业研究 ＣＯＭＭＥＲＣＩＡＬＲＥＳＥＡＲＣＨ 文章编号：１００１－１４８Ｘ（２０１３）１０－０１７１－０７ 基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究 夏立明１ ，边亚男１ ，宗恒恒 ２ （１．天津理工大学管理学院，天津 ３００４５０；２．天津房友工程咨询有限公司，天津 ３００４５０）摘要：在以往供应链金融视角下，中小企业信用风险评价多在孤立时间点上进行，这样会造成指标数据因某些原因而可能发生较大幅度变化，进而导致评价结果的错误，使银行在放贷过程中存在较大风险。本文以Ａ企业为例，构建了基于时间维的供应链金融视角下中小企业信用风险评价模型。根据评价指标特点，该模型在各个时间点上选用微粒群算法和模糊综合评价方法对其进行信用风险评价，将各个时间点上的评价结果进行比较，分析企业的信用等级变化趋势，以期为银行放贷风险的降低提供有效途径。 关键词：供应链金融；中小企业；信用风险评价；时间维；微粒群算法中图分类号：Ｆ８３０ 文献标识码：Ａ 收稿日期：２０１３－０７－０３ 作者简介：夏立明（１９６０－），男，天津人，天津理工大学管理学院教授，研究生导师，研究方向：工程项目管理和 供应链金融；边亚男（１９８８－），女，河北保定人，天津理工大学管理学院研究生，研究方向：工程项目管理和供应链金融；宗恒恒（１９８６－），女，山东枣庄人，天津房友工程咨询有限公司职员，管理学硕士，研究方向：工程项目管理、供应链金融。 基金项目：天津市哲学社会科学规划项目，项目编号：ＴＪＧＬ１２－０４６。 一、引言 近年来，银行业的竞争日渐激烈，传统的利润空间在不断缩小，拓展中小企业贷款业务的竞争正在不断升温。针对现有中小企业融资存在的风险性弊端，探索结合供应链和中小企业特点的“供应链金融”模式应运而生。目前，造成银企之间融资信贷风险矛盾的原因主要是两者之间存在的信息不对称所引起的逆向选择和道德风险，这会使得其在放贷的过程中存在很大风险。信用风险评价旨在通过建立相应的信用风险评价模型，确定中小企业信用等级，以便使银行做出正确的贷款决策，降低银行的放贷风险。因此，研究供应链金融模式下的中小企业信用风险评价问题具有重要的指导意义。 到目前为止，供应链金融视角下中小企业的信用风险评价已成为一大研究热点。熊熊等（２００９）运用主成分分析法和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归方法建立了供应链金融模式下中小企业信用风险评价模型，降低了依靠专家评价的局限性 ［１］ 。胡海青等（２０１１）针对 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归方法要求样本量大且预测精度不高的缺点，提出了运用支持向量机建立供应链金融模式下中小企业信用风险评价模型，并对这两种方 法进行了对比研究 ［２］ 。谈俊英（２０１２）分析了我 国商业银行供应链金融服务的不足之处，并运用了因子分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ的分析方法对中小企业进行信用评价 ［３］ 。谢伟（２０１２）运用了层次分析法和 功效系数法等构建供应链金融视角下中小企业信用评价模型，并与传统的信用评价指标体系进行比较 ［４］ 。孟丽（２０１１）建立了灰色层次分析法、 一次门限法和模糊综合评价法相结合的供应链金融视角下中小企业的评价实用模型 ［５］ 。 综上所述，目前关于供应链金融视角下中小企业信用风险评价方法的研究大多是在孤立时间点上落实的，结果只能反映中小企业在此时间点上的信用状况，而指标数据由于政策、市场环境等变化，往往可能会发生较大幅度增长或降低，导致产生错误的评价结果，从而使银行在放贷过程中存在很大风险。可见，如何对供应链金融视角下的中小企业进行真实有效的信用风险评价，是一个亟
信用风险量化模型
银行风险量化评级模型 银行根据巴塞尔新资本协议对内部评级法的要求及借鉴国际银行业经验，采用信用风险评级模型，通过此模型测算客户违约概率、违约损失率等风险参数。 将客户信用等级分为三等九级，即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C级。从AAA级到C级风险逐及递增。在内部评级结果运用于确定授信额度上，表现为授信额度以企业净资产为基数，乘以一个与企业评级相对应的信用系数；客户信用等级高，对应的信用系数大，则相应的授信额度就高；客户信用等级低，对应的信用系数小，则相应的授信额度就低。内部评级结果除了影响授信额度外，还被用于进行简单的贷款定价，如某银行将借款人评级等级与贷款利率浮动水平联系起来，信用等级高的借款人其贷款利率在基准利率的基础上下浮动，等级越高，下浮幅度越大；信用等级低的借款人其贷款利率在基准利率的基础上上浮，等级越低，上浮幅度越大，从而起到覆盖风险成本的作用。 通过建立有效的程序来获得和更新有关借款人财务状况和贷款特性的重要信息，并在掌握重要信息的基础上及时更新借款人评级，对可能影响借款人违约概率、违约损失率的因素进行持续监测，并根据掌握的信息对客户和业务进行重
新评级。同时，独立部门必须至少每年检查一次银行评级体系及其运行状况，包括信用风险控制职能的运作和对违约概率、违约损失率等风险要素的估计。 在开发评级模型和评级系统等“硬件”设施的同时，设计了内部评级体系运行的组织架构，明确了风险管理、信贷等有关部门的职能分工，从管理制度等“软件”方面保证评级体系的正常运行。内部评级体系的运行由风险管理部、信贷经营部、合规部三个部门分工合作完成，其中风险管理部门负责制定客户信用评级办法，组织专家对信用评级的指标体系、模型方法和参数标准进行论证，负责设计、开发、维护评级系统；信贷部门负责确定评级人员，组织、推进和实施客户信用评级；合规部门则负责指导、检查和监督信用等级审定工作。
信誉评分卡介绍
信用评分卡 信用评分是指根据银行客户的各种历史信用资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，授信者可以通过分析客 户按时还款的可能性，据此决定是否给予授信以及授信的额度和利率。 虽然授信者通过人工分析客户的历史信用资料，同样可以得到这样的分析结果，但利用信用评分却更加快速、更加客观、更具有一致性。 一、引进信用评分卡的目的及意义 1、由于零售信贷业务具有笔数多、单笔金额小、数据丰富的特征，决定了 需要对其进行智能化、概率化的管理模式。信用评分模型运用现代的数理统计 模型技术，通过对借款人信用历史记录和业务活动记录的深度数据挖掘、分析 和提炼，发现蕴藏在纷繁复杂数据中、反映消费者风险特征和预期信贷表现的 知识和规律，并通过评分的方式总结出来，作为管理决策的科学依据。 2、目前国内大多数银行信用卡部门采取人工审批作业形式，审批依据是审批政策、客户提供的资料及审批人员的个人经验进行审批判断，存在以下问题： （1）信审人员对申请人所提交申请资料真实性的认定基本依赖于受理申请资料的信贷业务员的职业操守和业务素质，审批人员对申请人资料的核实手段 基本依赖于电话核查，对申请核准与否基本依赖于自己的信审业务经验，授信 审查成本高、效率低而又面临很大的欺诈风险，这种状况很难应对年末所谓的 “行业 旺季”中大规模集中的小额贷款业务需要。 （2）审批决策容易受主观因素影响、审批结果不一致，审批政策调控能力 相对薄弱。 （3）不利于量化风险级别，无法进行风险分级管理，影响风险控制的能力 及灵活度，难以在风险与市场之间寻求合适的平衡点。 （4）审批效率还有较大提升空间。 3、信用评分卡具有客观性，它是根据从大量数据中提炼出来的预测信息和 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
信用评分模型
信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。目前，应用最广泛的信用评分模型有：
②其次，根据历史数据进行回归分析，得出各相关因素的权重以体现其对这一类借款人违约的影响程度； ③最后，将属于此类别的潜在借款人的相关因素数值代入函数关系式计算出一个数值，根据该数值的大小征量潜在借款人的信用风险水平，给予借款人相应评级并决定货款与否。 现代金融工程模型的概述 20世纪80年代以来，受债务危机的影响，各国银行普遍重视对信用风险的管理和防范，新一代金融工程专家利用工程化的思维和数学建模技术，在传统信用风险度量的基础上提出了一系列成功的信用风险量化模型。 （1）神经网络分析法。神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。神经网络方法克服了传统
分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，无须分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。该方法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。 （2）衍生工具信用风险的度量方法。20世纪80年代以来，作为一种有效的避险工具，衍生工具因其在金融、投资、套期保值和利率行为中的巨大作用而获得了飞速发展。然而，这些旨在规避市场风险应运而生的衍生工具又蕴藏着新的信用风险。研究者相继提出许多方法来度量衍生工具的信用风险，最具代表性的有下列三种：一是风险敞口等值法，这种方法是以估测信用风险敞口价值为目标，考虑了衍生工具的内在价值和时间价值，并以特殊方法处理的风险系数建立了一系列REE计算模型。二是模拟法，这种计算机集约型的统计方法采用蒙特卡罗模拟过程，模拟影响衍生工具价值的关键随机变量的可能路径和交易过程中各时间点或到期时的衍生工具价值，最终经过反复计算得出一个均值。三是敏感度分析法，就是利用这些比较值通过方案分析或应用风险系数来估测衍生工具价值。 （3）集中风险的评估系统。前述方法绝大多数是度量单项贷款或投资项目的信用风险，而很少注重信用集中风险的评估。信用集中风险是所有单一项目信用风险的总和。金融机构和投资者采用贷款组合、投资组合来达到分散和化解风险的目的。1997年，J.P.摩根推出的“信用计量法”和瑞士信贷金融产品的“信用风险法”，均可以用来评估信用风险敞口亏损分布以及计算用以弥补风险所需的资本。“信用计量法”是以风险值为核心的动态量化风险管理系统，它集计算机技术、计量经济学、统计学和管理工程系统知识于一体，从证券组合、贷款组合的角度，全方位衡量信用风险。该方法应用的范围比较广，诸如证券、贷款、信用证、贷款承诺、衍生工具、应收账款等领域的信用风险都可用此方法进行估测。“信用风险法”是在信用评级框架下，计算每一级别或分数下的平均违约率及违约波动，并将这些因素与风险敞口综合考虑，从而算出亏损分布与所需资本预测数。 [编辑] 现代金融工程模型的几种信用风险度量模型的优缺点主要是： （1）神经网络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制，且具有处理非线性问题的能力。它能有效解决非正态分布、非线性的信用评估问题，其结果介于0与1之间，在信用风险的衡量下，即为违约概率。神经网络法的最大缺点是其工作的随机性较强。因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此，使该模型的应用受到了限制。爱德华·阿尔特曼博士(Edward I.Altman)（1995）在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论认为，神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用，并没有实质性的优于线性判别模型。 （2）衍生工具信用风险模型的优点是具有较强的严谨性，该模型力图以数量化的、严谨的逻辑识别信用风险。从缺点和不足来看，衍生工具信用风险模型的严密的前提假设（当一个变量发生改变，则原有的结论需要全部推翻重新进行论证）限制了它的使用范围。而且从大量的实证研究结果来看，衍生工具信用风险模型没有得到足够的支持。例如达菲·辛格顿(Duffie Singleton)（1999）发现简约模型无法解释观测到的不同信用等级横截面之间的信用差期限结构。衍生工具信用风险模型虽然是最新的科学化方法，但其要发挥作用，还必须与金融风险管理的理念和主观判断结合起来。 （3）集中风险评估系统的目的是综合反映评价对象的风险，更接近于风险分析的本源目的，但过多的变量因素又使其陷入浩繁的考察与计量之中，过于繁密的信息造成“噪音”过大，这又使结论容易发生偏离。
信用风险评估方法及其比较
信用风险评估方法及其比较 本篇论文目录导航： 【题目】中国网络保险信用风险的控制研究 【第一章】网络保险信用风险防控分析绪论 【第二章】网络保险信用风险的影响因素及其作用机理 【第三章】信用风险评估方法及其比较 【4.1 - 4.3】网络保险信用风险度量模型的构建 【4.4 4.5】信用风险Logit回归结果与多元线性回归分析 【结论/参考文献】网络保险信用风险的管理研究结论与参考文献 第三章信用风险评估方法及其比较 3.1 信用风险评估的概念 所谓的信用风险评估是指找出一些可能引起信用风险的因素，并利用定量和定性的方法对这些因素进行系统的分析，找出其中引起信用风险的最主要的影响因素，或者是直接运用相关的计量模型来计算出发生信用风险的概率，例如，如果通过相关模型找出某一企业的违约概率很大，那么担保机构就不会为该企业担保，银行也不会为该企业贷款。之所以有信用风险的评估，实际上的主要目的对评估对象的违约风险进行预测，也就是为了控制信用风险。对保险公司来说，
信用风险评估主要是对投保人来说的，如果说投保人的信用风险较高，可能收取的保费就比较多，反之如果投保人的信用较好可能降低该投保人的保费，也就是说，保险公司一般都会利用科学的信用评级方法，对投保人的信用状况进行合理的评估来降低信用风险，但是随着网络保险的发展，保险公司面临的信用风险发生了一些转变，一般的信用评级方法已不在适合于网络保险业务。网络保险的信用风险评估就是以一般保险公司的信用评估理论为基础，利用针对网络保险设计的评估模型，对在互联网上投保人的信用状况进行评估。 3.2 信用风险的评估方法 3.2.1 传统评估方法 由于市场经济的发展，人们对于市场信用风险评估方法的研究也比较早，随着市场经济的不断变化，人们对于信用风险的评估方法也在不断地改进和创新。经过多年的发展，如今存在着多种信用评估方法，本文将那些较早出现的信用评估方法称为传统的信用评估方法，与之相对应的就称为现代评估方法。并且由于信用评估方法的种类较多，本文就不一一都做介绍，只对那些影响力较大、较为典型的几种评估方法做出描述。 （1）专家系统法。所谓的专家系统法，就是一些掌握着专业的知识和具有丰富的经验的高素质人才组成的评估团队，他们利用他们的专业知识和工作经验，以及一些统计分析工具对信用风险的评估对象进行主观上的分析判断，它是过去应用最为广泛的一种信用风险分析方法，对如今的一些信用风险分析方法产生了深远的影响。在专