个人信用评分模型综述与应用分析

信用评分模型作为信用风险管理的基础和核心，无论是对于建立社会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。然而，各类信用评分模型在其适用范围、采用的技术手段以及有效性方面都有所差异，不恰当地运用信用评分模型往往事倍功半。本在梳理分析各类信用评分模型的基础上，结合应用的现实情况，探讨信用评分模型具体操作时应注意的一些问题，以期业内人士更好地理解信用评分技术在信用风险决策中的作用。     

P2P网贷平台借款人信用风险的影响因素分析——以拍拍贷平台为例

参考商业银行评估个人信用风险的指标,采用多元线性回归模型对拍拍贷平台上的借款人信用风险进行分析,并对所选指标进行回归得出借款人信用风险的主要影响因素.基于我国P2P网贷平台发展现状,提出如下对策建议:加强征信管理和服务,建立统一规范的信用评分系统,建立资金保证池保障客户安全,加大网贷平台信用信息保护力度等.     

信用评分模型在个人信贷业务中的应用

信用风险是金融业面临的最大风险。信用评分模型是有效识别个人信用风险的先进技术。本文结合中国实际，提出如何选择信用评分模型，如何在个人信贷业务中嵌入信用评分模型，同时，分析了信用评分模型在应用中的制约因素及对策。     

个人信贷审批收入支出比信用评价模型探析

银行个人信贷审批人员通常采用收入支出比作为审批标准.本文结合审批经验分析了影响客户收入、支出的因素,将这些因素作为Logistic:回归模型的预测自变量,建立收入支出比客户信用评价模型.应用该模型可得出客户违约可能性的预测值,辅助个人信贷审批人员进行审批决策.     

个人信用评分模型综述与应用分析

信用评分模型作为信用风险管理的基础和核心,无论是对于建立社会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。然而,各类信用评分模型在其适用范围、采用的技术手段以及有效性方面都有所差异,不恰当地运用信用评分模型往往事倍功半。本文在梳理分析各类信用评分模型的基础上,结合应用的现实情况,探讨信用评分模型具体操作时应注意的一些问题,以期业内人士更好地理解信用评分技术在信用风险决策中的作用。作为现代金融理论的三大支柱之一,风险管理一直是金融理论界和实务界所共同关注的重点。其中,信用风险的度量和管理在…     

银行信用评估模型效果的量化比较

信用评估模型能有效提高信用评估过程的科学性与结果的准确性.本文围绕主流信用评估模型在性能方面的差异化特征,基于德国信贷数据集、我国个人经营贷数据集与小微企业贷数据集,从六个模型性能评价维度对十二个代表性信用评估模型的拟合能力与泛化能力进行了深入研究.研究发现:(1)逻辑回归模型的总体性能最为优异,其次为判别分析、反向传播神经网络模型,其中逻辑回归模型与反向传播神经网络模型更适用于我国信贷场景;(2)基于无监督学习理论的自组织特征映射神经网络和k均值聚类模型,以及基于惰性学习理论的k最近邻模型的泛化能力较弱,表明各类有监督式主动学习模型更适用于解决信用评估问题;(3)模型理论与结构的复杂性并不必然能够使其在特定应用场景下获得较优的性能评价,结构简单、可解释性更强的模型往往稳健性更好.     

如何正确认定信贷业务中有权审批人的决策失误

《中国农业银行关于规范信贷决策行专的若干规定》中解释，信贷决策是指从贷前调查直至贷款收回的各个环节上有权决策人所作的各项决定。本所说的决策单指信贷业务的审批。因此，信贷决策失误是指有权审批人在审批信贷业务时，由于过失和错误，造成的信贷资产风险增大的行为。     

浅谈商业银行审贷分离对审批人素质的要求

随着金融体制改革的深入,商业银行建立和实行了信贷经营、审批、风险监管三权分离机制,并实现了信贷经营、审批、风险监管部门之间的互相监督、制约。三权的分离,完善了信贷管理,使信贷管理体制更加科学化、规范化。在三权中,审批虽然不能代替贷前、贷后管理,但它是信贷管理的主要环节,而信贷审批人又是实施这一关键环节的主体,因此,信贷审批人素质的好坏、工作水平的高低对审批工作及信贷资产     

基于银企信用网络的交易对手风险传染研究

本文运用文献分析和理论推演方法,从信贷、金融产品、关联关系三个视角剖析银企信用超网络结构及其特征,阐释银企信用网络交易对手的行为决策机制及其信用风险形成。基于上述分析,从资产负债表关联和风险关联两个方面探寻了银企信用网络交易对手风险的传染渠道,并从银企信贷网络、银企金融产品网络、银企关联关系网络三个角度研究了银企信用网络交易对手风险的传染机制。研究发现:银企间关联关系是银企信用网络形成的根本途径;银企信用网络交易对手的行为决策主要受流动性、收益与成本、资产利益最大化、风险规避、伙伴关系的影响;银企信用网络中交易对手的风险传染源于资产负债表关联和风险关联;银企信用网络交易对手风险的传染强度受信贷损失大小、金融产品状态、关联关系紧密度的影响。     

融资融券业务个人客户违约概率计量研究

伴随股市波动加剧,证券公司融资融券业务信用风险形势日趋严峻。违约概率被用于客户准入管理、风险定价与信贷组合管理等多个方面,处于信用风险管理的基础性地位。本文使用Probit、Logistic与Extreme Value模型,讨论融资融券业务个人客户的违约概率计量。在融资融券业务开展时间较短、数据积累与整理工作尚不完善的情况下,本文重点使用信用账户的资产负债结构信息计量违约概率,并从模型准确性与拟合性的角度,使用ROC曲线与Brier评分方法对三种模型进行比较与验证。研究结果表明:三种模型均具有较强的区分能力,但Extreme Value模型准确性最强,拟合效果最好,最适合于计量融资融券业务的违约概率。     

当前贷后管理工作中存在的问题及对策

信贷全过程风险控制的三大环节包括营销过程风险控制、决策过程风险控制和贷后管理风险控制，也就是我们熟知的贷前调查、贷中审查和贷后检查。近年来农业银行狠抓信贷制度创新，规范决策行为，防范道德风险，信贷风险控制能力得到了明显提高，贷款发放前的道德风险和能力风险得到有效控制。当前，在信贷客户结构发生较大变化，国家宏观调控和外部监管力度加大和市场竞争日益激烈的情况下，如何适应市场变化，提高贷款发放后的风险防范和控制的能力，彻底改变贷后管理薄弱现状，有效防范风险是当前亟待解决的问题。     

基于Z评分模型对我国股份制银行和证券公司信用风险的度量

信用风险是金融机构面临的最为主要的风险之一,金融机构如何度量与预防信用风险非常重要,本文采用Z评分模型对我国股份制商业银行和证券公司的信用风险进行了度量与分析,揭示了我国股份制银行与证券公司当前的信用状况。     

个人信用评分系统应用现状与展望

个人信用评分系统是一套定量评估个人信用风险的应用系统，它通过对个人客户信息进行量化而计算得出信用分值，以反映个人客户的信用状况。一般而言，信用分数越高的客户信用风险越低，信用分数越低的客户信用风险越高。个人信用评分系统广泛应用于个人信贷、信用卡、保险理赔等金融业务中，为信用政策的制定、分析．评估和优化提供量化支持。     

信贷工厂

一、“信贷工厂”含义 “信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。具体而言,就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下,信贷审批发放首先要做到标准化;在贷款过程中,客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工;最后,为了监控风险采用产业链调查方法,从不同角度对借贷企业进行交叉印证。     

互联网金融个人信用风险评估的指标选择方法

完善的个人信用风险评估体系是降低信用风险的决定性因素,而风险评价指标的构建是信用评估的基础。本文选取Prosper.com网贷平台2005年至2014年间部分信贷数据进行实证,研究了主成分分析法(PCA)在筛选信用评估指标上的应用,在此基础上结合支持向量机(SUM)技术,建立评估模型进行验证。结果表明,采用主成分分析法可以有效地剔除无关变量和冗余变量,提高互联网金融个人信用评估的预测精度。     

P2P网贷平台借款人信用风险评估研究

借款人信用风险评估缺失是造成P2P网贷问题平台频出的重要原因之一。本文从分析网贷平台借款人的信用风险着手,筛选网贷平台借款人信用风险的影响因素,建立网贷平台借款人信用风险评估指标体系,并构建基于人工神经网络的信用风险评估模型,进而选取部分P2P网贷平台所披露的137组借款人信息进行实证测试,发现测试结果与实际情形基本一致,借款人信用风险评估指标和模型能满足网贷平台对借款人信用风险评估的需要。     

网络借贷信用风险管理体系研究综述

网络借贷在推动普惠金融的同时,其中的信用风险越来越多地暴露在公众面前,引发一系列的争论和质疑。本文从网络借贷的资金需求方入手分析,将网络借贷产生的信用风险归为个人信用问题,而个人信用管理体系对于信用风险防范和管控具有至关重要的作用。本文围绕信用管理体系,回归梳理了法律监管、信用征信建设、信用评估、贷后风险管理四个环节的具体内容和网络借贷背景下相应环节的研究现状,并认为大数据征信、动态评分模型研发和大数据贷后风险管控将会是未来研究方向。     

工行信贷审批新举措

《中国工商银行审贷决策分析系统》于 7月下旬在中国工商银行总行信贷审查委员会上正式投入使用。这是工行总行在提高贷款审批效率 ,提升贷款审批的科技含量 ,防范和化解信贷风险方面又一新的举措。该系统的建成 ,是对我国传统贷款审批方式的一次重大突破 ,标志着国有商业银行管理和决策水平进入一个新的层面。该系统是在工行现有审贷电子表决系统的基础上 ,借鉴国内外业务应用实践 ,综合运用现代金融理论、系统工程理论、决策支持理论和当代前沿信息技术手段 ,用于对信贷个案进行浏览、分析和表决的一个开放式信息平台。共有四个子系统组成…     

构建商业银行线上信贷风控体系的思考

随着互联网、数字经济和金融科技的大力推进,商业银行以平台、数据、模型、场景为构建要素,以线上运作、智能决策、模型风控为主要方式的线上信贷快速发展,但信贷准入、信贷审批和贷后管理等环节的新型风险随之伴生。本文根据线上信贷业务的运行机理和风险节点,从制度流程、数据风险、模型功能、在线监测等多个维度,提出商业银行构建线上信贷智慧风控体系的思路。     

征信信息应用与商业银行信用风险管理

征信系统是现代金融体系运行和金融稳定的基石，是信贷市场发展必不可少的我国金融基础设施，同时也是现代社会信用体系建设的核心组成部分。征信系统为商业银行进一步了解客户的信用行为提供了有力的信息支持，也为商业银行完善了贷前审批、贷中审查、贷后管理环节防范了银行信用风险，其健全与否直接影响到金融机构的风险控制水平。商业银行既是人民银行征信系统的主体，信息的提供人，也是征信系统的主要受益者，信息的使用人。