信用评分模型综述

信用评分模型是欧美消费信贷管理中广泛应用的技术手段,是银行、信用卡公司、汽车贷款公司、住房贷款公司、个人贷款公司、电信公司、公共事业公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最重要的核心管理技术之一。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     

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。     

信用评分模型在信用卡生命周期管理中的应用

信用评分模型的一个最重要的应用领域是信用卡的生命周期管理，信用卡业务具备发展和应用信用评分模型的两个特征：一是数据量庞大，数据中蕴含着丰富的反映消费信用特征和表现的信息．这使发展信用评分成为可能，二是业务量庞大，众多银行发行几百万，几千万张信用卡，但每张信用卡的贷款量较小，这使应用信用评分模型进行批量化、自动化管埋成为必要。     

客户信用评分方式在中小企业贷款中的应用分析

一、客户信用评分方式引入中小企业贷款管理的背景 中小企业信用的不确定性和贷款管理成本过高是制约中小企业信贷融资的两个重要因素.银行管理中小企业信用风险的困难不是中小企业贷款风险太大,而是缺乏适当的经济的方法对其信用进行评估.     

信用评分模型与方法

信用评分是一种统计或定量方法，用于预测贷款申请或评估现存借款人将发生违约或拖欠的概率。信用评分的目的是帮助银行信用评估部门量化和管理提供信用的金融风险，以便他们能够更好、更客观地作出借贷决策。信用评分的发展可以总结如下。[第一段]     

《信用评分模型技术与应用》

近几年．消费信贷产业蓬勃发展的同时，它也给金融管理带来了深刻挑战。由陈建撰写的本书，着眼于介绍国际上先进的信用评分模型技术，引进已经被发达市场实践反复证明了的成功经验，传播行业中经典管理理念和成熟最佳操作规则。这对于我们了解和借鉴国际上先进的信用管理技术很有帮助。在写作体系上．作者能够理论联系实务。文字深入浅出．是一本读者比较适用的参考书。     

变量序别化在信用评分模型中的应用研究

本文通过将连续数值变量进行序别化转换赋值,并基于这些变量建立Log- it信用评分模型,通过使用统计量AUC值与条件熵比率来检验序别化转换前后所建立回归模型的违约预测力。结果发现,连续数值变量经序别化转换后可提高模型的违约预测力及其韧性。     

商业银行信用评分体系的风险管理职能及其影响

随着金融市场的发展，银行的业务量不断扩张，这对于银行的业务处理能力和相应的风险管理能力提出了挑战。     

交行个人信贷系统的信用评分简介

交行个人信贷系统是交通银行总行电脑部组织开发的系统,于2000年10月份开发完成,并在各分行陆续推广。现在,交行在全国的86家分行中已有70多家分行使用了该套系统。在本系统中,对个人贷款的支持有4种担保方式:信用、保证、抵押和质押。信用贷款的主要依据是贷款人的信用分     

信用评分模型开发中的抽样技术

信用评分是运用数据挖掘技术对已知客户的信息进行分析，建立能预测未来客户信用表现的模型。数据准备是评分模型开发过程中非常重要的步骤，数据质量的好坏直接决定了模型的成败。由于银行内部的数据量非常庞大，为了使分析更加有效率，需要对数据进行抽样。因此，如何进行抽样，如何保证样本能够充分代表总体就非常重要。根据信用评分模型的开发经验以及数据挖掘中的抽样理论，现提出如下建立评分模型时应用的抽样技术以及注意事项。     

信用评分模型的拒绝偏差与Heckit纠正

信用评分模型在构建过程中,样本数据通常仅是那些贷款申请被接受,贷款违约与否信息能被观测到的数据,这一样本数据缺陷导致模型在应用中出现被称为拒绝偏差的参数估计偏误,影响了模型的预测准确度。本文的研究采用微观计量经济学中的Heckit方法,借助商业银行的住房按揭贷款微观数据对信用评分模型的拒绝偏差问题进行实证研究。研究结果表明住房按揭贷款信用评分模型存在拒绝偏差,而经过Hecikt方法纠正的信用评分模型能有效地提高模型的预测能力。     

个人住房贷款信用风险管理实证研究--Merton模型在信用评估中的应用

本文应用Merton模型的分析框架,提出了一个度量个人住房消费信贷信用风险的指标体系,并对影响这一体系的经济因素进行了多元回归分析。研究表明：(1)在住房价格波动率、贷款与住房价值比例、无风险利率和贷款期限四大因素中,无风险利率和贷款期限是影响信用风险的主要因素;(2)住房价格波动率、贷款与住房价值比例与信用风险呈正相关的关系,而无风险利率与信用风险呈负相关关系;(3)贷款年限对违约风险的影响比较复杂,并不是简单的单调递增或单调递减关系。故银行在提供个人住房抵押贷款时应综合考虑各种因素,以实现收益和风险的合理分布。     

信用评分模型在小贷公司中的运用研究

本文以中国西南地区个人小额信贷真实数据样本为基础,通过建立申请信用评分模型,探讨小贷公司风控政策量化的可行性以及信用评分模型对中国中低收入人群的实用性。     

信用评分技术在中小企业贷款中的应用

由于中小企业存在着规模小、财务管理欠规范、资金需求频繁、贷款数额少的现状，因此，银行对中小企业放贷是一件费时费力的事。而当20世纪90年代信用评分技术被许多发达国家的银行应用于中小企业贷款后，这一状况得到了明显改观。中小企业信用评分技术使得银行能够根据大量数据统计验证的客观标准，通过计算机快速地对不同的中小企业的信用风险进行评估，结果使得银行的放贷成本大为减少．更好地控制了信贷风险，放贷速度也大大加快。世界银行自2004年11月起在全球开展了中小企业信用评分调查．目的在于证实银行应用信用评分模型评估中小企业贷款的重要性。本文拟分析信用评分技术在中小企业贷款领域的应用及影响，并为解决我国中小企业贷款难问题以及银行支持中小企业发展提出相应建议。     

基于拒绝推论的小企业信用评分模型研究

在小企业信用评分模型的构建中,因数据缺失和样本选择性偏差可能导致模型参数估计有偏,对模型的预测能力和应用会有很大影响。本文利用从万德数据库中筛选出的小企业信息资料,模拟银行信贷筛选,产生带有缺失数据的模拟信贷样本,利用Heckman二阶段模型预测新的信用评分模型,将其结果与忽略缺失数据的审查模型和基于完全信息的标准模型进行比较。结果显示,Heckman二阶段模型的表现优于直接忽略缺失样本数据的审查模型,更接近标准模型的结果。这表明拒绝推论能够有效解决信用评分建模中数据缺失导致的样本选择偏差,提高信用评分模型的有效性和预测能力。     

个人通用信用评分领域中客户分组的国际经验与方法

客户分组(Segmentation)是个人通用信用评分建模过程中的重要环节,是指根据客群的行为差异将全部借款人划分为多个子客群,进而分别针对不同子客群进行信用评分模型的开发,相较于使用全样本构建的单一信用评分模型,良好的客户分组往往可以提升违约风险识别的准确率.美国三大个人征信机构益博睿(Experian)、艾克飞(E...