信用评分模型在汽车和住房贷款中的应用

汽车贷款是一个庞大的金融产业。在美国，几乎每一个成年人都拥有一部以上的汽车，而且绝大多数汽车的购买都通过贷款途径：要么是通过汽车生产商的贷款融资子公司，如通用汽车贷款公司、福特汽车贷款公司、丰田汽车贷款公司、本田汽车贷款公司等，要么是通过银行的汽车贷款业务部门。除了新车的贷款融资外，汽车贷款还包括二手车贷款、汽车租赁、游艇贷款等。在中国，汽车贷款也是一个方兴未艾，潜力巨大的新兴金融产业。     

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。     

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。     

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。     

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。     

打开信用评分市场大门

目前信用评分在我国仍处于起步阶段,通用分还没有建立,各银行内部使用的定制分效果也不理想,但从整个经济发展来看,信用评分存在着巨大的市场潜力,这就需要我们不断努力。     

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。     

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。     

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。     

基于评分模型的信用卡交易欺诈风险防范研究

近年来,随着我国经济的快速增长,国内信用消费环境日趋成熟,信用卡业务规模增长迅速。截至2013年三季度,我国信用卡累计发行量达3.17亿张,信用卡交易金额6.65万亿元,同比增长49%。与此同时,同期信用卡欺诈损失金额达1.01亿元,其中伪卡、非面对面欺诈等交易类欺诈损失金额为0.66亿元,占比65.35%。欺诈风险成为影响信用卡产业长期健康发展的重要因素。     

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...     

中小企业信用评分的应用研究

中小企业信用评分在国外银行业得到了广泛的应用和发展,我国银行业也已经开始引入。本文在分析总结国内外中小企业信用评分应用情况的基础上,提出了将个体工商户纳入中小企业信用评分范围、将企业主个人信用作为中小企业信用评分的重要组成部分、由人民银行牵头建设企业和个人征信系统开展中小企业信用评分等几点建议。     

中小企业信用评分的国际经验与中国对策

中小企业是一国经济的重要组成部分,世界各国都非常重视中小企业的健康发展.我国中小企业的数量占全国企业总数的99.6%,创造的最终产品占国民生产总值的58.5%,提供的城镇就业比例为75%,中小企业已经成为我国国民经济发展的生力军,对推动我国工业化、城市化进程,促进区域经济发展,维持国民经济健康、持续、稳定发展,维护社会安定团结、创造就业机会,推动技术创新,加快市场化进程等都发挥着重要作用.     

我国信用局个人信用评分发展研究

信用局个人信用评分作为信用风险管理的一个重要工具在国外得到广泛应用.我国个人基础信用信息数据库已经建成,开发信用局个人信用评分对我国社会信用体系建设和金融机构的风险管理有重要意义.在分析信用局个人信用评分特点、意义及其发展现状的基础上,提出我国信用局个人信用评分发展的几点建议.