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。

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，神经网络技术所具有的明显优势(Desai，1996；West，2000)。

分类树是一种由计算机实现，基于统计理论的非参数识别方法。分类树把贷款申请者进行不断的分类，尽量使每一类申请者都具有相似的违约风险，并且与其他类别贷款申请者的违约风险明显不同(石庆焱，2004)，分类树方法充分利用先验信息处理数据间的非同质关系，可有效地对数据进行分类。该方法虽简单，但具有很高的分类精确度和分类效率，适合于样本数据量较大的情况。

尽管许多银行通常会采用不同的技术方法来建立个人信用评分模型，但是在实际信贷决策中将不同的模型结合起来使用也是一种常用的方法，这样做的目的往往是为了节省成本。例如，信贷机构利用贷款人申请表中的数据建立个人信用评分模型，若这一模型有助于对申请人做出批准与否的贷款决定，就可以仅利用该模型；反之，则还需使用外部信用评分机构的评分结果对其进行评价(Thomas，2002)。

在个人住房贷款的决策中，许多银行都按“贷款—收入比”事先对客户进行分类而过滤掉一批申请人，然后在此基础上再利用信用评分模型进行评分。摩根大通在个人住房贷款行为评分模型中，则将外部信用评分机构的评分作为Logistic回归模型的解释变量之一，以提高模型的预测精度(Mogern，2002)。

关于将不同的评分模型综合起来使用，目前在学术文献中积累的资料还不多，其中较有影响的是：Zhu，Belling和Overstreet(1999)考察了一组汽车贷款样本的组合评分问题，他们利用这组样本的申请信息建立了一个评分模型，并从外部信用评分机构取得了这些客户的外部信用评分，然后构造了一个组合评分模型，研究结果表明，如果组合系数设置得好，组合模型的评分就有可能优于单个模型的评分。Tian等(2002)则提出了一种“两阶段混合神经网络判别方法”，其做法是先利用线性判别分析方法挑选出对区分“好”“坏”客户有显著影响的特征变量，建立评分模型，将这些显著性特征变量作为神经网络模型的输入单元，并将判别分析所得到的对各样本的评分也作为输入单元之一，然后建立神经网络模型。他们认为，这样的模型克服了单纯使用神经网络模型的一些缺陷，如可以挑选出有显著意义的特征变量，从而简化了模型的结构；可以更好地给出神经网络的初始解从而缩短神经网络训练时间；还可以提高预测的精度等。

从我国银行业的实践来看，信用评分模型的应用还处于初级阶段。由于缺乏有效的历史数据的缘故(某些银行通过其所建立的数据库收集了部分历史数据，但数据的质量较差)，我国商业银行普遍没有建立起定量信用评分的模型，大多数银行只是根据自身情况建立了基于专家判断法的信用评分模型，但由于此模型的预测能力没有经过系统的验证，导致这些模型在实际业务中的应用实效大打折扣。目前，各商业银行对个人信贷信用风险的评估主要还是依据客户经理和专家的经验判断，因此迫切需要构建适当的信用评分模型。

二、信用评分模型整体框架的构建及其对个人住房贷款的应用

建立一套信用评分模型的整体分析框架有以下两个方面的重要作用：首先，该框架的建立使得评分模型中所考虑的要素合理化、条理化和清晰化，从而可以以一个全局性的视角来进行模型的具体构建工作；其次，由这一框架所确定的完整备选变量集合也可以为银行有针对性地收集和存储个人信贷数据信息提供有益的指导和帮助。

考虑到信用评分模型的评估对象有客户、产品(住房、汽车贷款等)和账户三类，从我国商业银行的实际需要出发，本文选择了产品水平的信用评分模型作为建模目标，构建了信用评分模型的整体框架(见图1)。信用评分模型在整体框架上综合考虑了借款人和债项两方面因素，其中债项又被划分成贷款方案、贷款投向和风险缓释三个要素，借款人与这三个要素一起构成了整体框架中所考虑的四方面总体要素。对于不同的产品来说，借款人要素保持不变，而贷款方案、贷款投向和风险缓释三要素的具体内容会有所不同，在图l中我们以个人住房贷款为例给出了这三方面要素的具体内容。如果我们将该框架应用于其他信贷产品，如个人汽车贷款和个人消费贷款等，则只需在保持整体框架相对稳定的情况下将这三方面要素的具体内容做相应的修改即可。

在借款人要素中我们考虑了借款人还款能力和还款意愿两方面内容，其中对于前者，以收入充足性和稳定性来度量借款人短期和长期还款能力；对于后者，以名誉度(代表违约的机会成本)和诚信度(代表历史信用记录)来进一步加以度量。在贷款方案中我们考虑了贷款本金、期限及还款方式等一些关键要素。由于对于个人住房贷款来说，作为贷款投向的房产(图1虚线方框中的内容)和用于风险缓释的抵押房产是同一个对象，因此我们没有对此时的贷款投向要素做单独考虑，而是将其合并到风险缓释中统一考虑。在风险缓释要素中我们考虑了房产抵押和其他缓释方式，主要为住房担保公司提供的担保，而对于前者又以保值性(代表抵押的充足性)和必要性来进一步加以度量。

(一)信用评分模型的具体指标。根据图1中信用评分模型的总体要素和细化要素，我们进一步设计了各细化要素中所包含的具体指标，并对各具体指标的取值范围进行了汇总，以便在后面具体构建模型时使用(如表1所示)。

(二)个人住房贷款信用评分模型的构建。与公司业务评级模型相同，个人信贷信用评分模型所使用的评分方法也可以分为三类：专家判断法、定量模型法、专家判断法和定量模型法相结合的方法。专家判断法采用的是一种“自上而下”的建模方法，主要在没有足够历史数据的情形下使用，这些情形包括：没有建立数据库来系统地存储已有信贷业务的历史数据、对于新的信贷产品或处于信贷产品的早期等，该方法的优点是考虑的评估因素比较全，灵活性较

高，缺点是在没有得到量化验证的情况下难以确定模型的预测能力；定量模型法则采用的是一种“自下而上”的建模方法，主要是在有足够历史数据的情形下使用，类型上可分为Logistic 回归模型、多元线形回归模型、决策树模型以及神经网络模型等，该方法的优缺点则刚好与前一方法相反；而专家判断法和定量模型法相结合的方法(我们简称混合模型)则是综合了上述两方法的优点，因此本文选择这一评级方法，并构建了以下两个模型：基于专家判断法的评分卡模型和基于定量模型法的Logistic回归模型。

1.评分卡模型。该模型可以通过数学表达式来加以表达，其中：Xi为第i个评估变量的取值，wi为对应的权重，N为评估变量的总个数，Score 为最终的得分值(越高越好)。进一步可依据最终的得分值对个人信贷的风险水平进行等级划分，在该模型中Xi，wi都是基于个人信贷专家的经验和主观判断来加以确定的。根据前文所构建的个人住房贷款信用评分模型的分析框架(参见图1)，并通过与个人信贷专家的广泛交流，我们最终确定了如图2所示的打分卡权重，其中：以100分为满分，作为第一还款来源的借款人要素占有了最高的权重，为50分；包括住房抵押和担保在内的风险缓释要素作为第二还款来源占有次之的权重，为30分；贷款方案的权重占有剩余的20分，结合表1给出的收入充足性和稳定性、借款名誉度和诚信度等各细化要素的具体指标及其取值，我们就可以基于该评分卡来对个人住房贷款做出信用评分。

2.定量模型

(1)定量模型的构建方法。个人住房贷款信用评分定量模型的整个构建流程可以分为以下几个步骤：

①建立指标体系。即给出个人住房贷款信用评分定量模型的使用指标范围，类似于表1的内容。

②数据收集。即根据“正常贷款”和“不良贷款”的定义，收集包含所有指标在内的个人住房贷款数据样本，此时要考虑到模型的观察期、表现期的要求，其中：观察期是指在建立信用评分模型时，解释变量的历史观测时段；表现期是指建立信用评分模型时，被解释变量或违约纪录的观测时段。对于我们所建立的个人住房贷款信用批准模型来说，其观察期可选为12个月，表现期可选为10～15个月。

③数据清洗。数据清洗是保证模型分析效果的关键性步骤。不同来源的数据对同一个概念有不同的表示方法，在集成多个数据来源时，需要消除数据结构上的这种差异。此外，对于相似或重复记录，需要检测并且合并这些记录，解决这些问题的过程称为数据清洗过程。数据清洗的目的是检测数据中存在的错误和不一致并加以修正，由此提高数据的完整性、正确性和一致性。

④变量筛选。变量筛选的目的是从整个指标体系中选择出最终量化模型所需要使用的一组解释变量，其过程大致为：用所有变量对违约记录进行单变量回归；找出对违约解释能力最强的单个变量，将该变量与每单个剩余变量组合后进行双因素回归；找出对违约解释能力最强的两个变量，将这两个变量再与每单个剩余变量进行三因素回归；找出对违约解释能力最强的三个变量，然后再进行四变量回归，直到所选择的变量个数达到预定的违约解释能力为止，一般来说，最后使用的解释变量个数不超过15个。

⑤模型估计。对于个人住房贷款信用评分模型而言，目前应用最广泛的统计模型是Logistic回归模型，在已知模型解释变量的基础上，应用收集的样本数据对所选择的模型进行参数估计，获得各解释变量的权重系数。

⑥模型验证。模型验证可分为定性和定量两个方面，其中：定性验证主要对模型的解释变量及其权重在经济意义等方面的合理性进行评估；而定量验证则是通过使用ROC曲线、CAP曲线及其度量指标线下面积AUC、准确率比率AR等，来对个人住房贷款信用评分模型的违约区分能力进行统计检验。

⑦模型使用。利用以上建立的模型对个人住房贷款进行信用评分，进一步可依据计算的信用评分值对个人住房贷款进行等级划分，如优、良、中、差和违约五个等级，并在此基础上设定不同的风险限额和贷款定价策略。

⑧持续监控。在量化信用评分模型的使用过程中，应该不断地对模型的评估绩效进行持续监控以分析模型是否需要进行调整和优化，例如，在银行客户群发生变化的情况下，我们就应该对所建立的模型进行适当调整。此外，由于所建立的信用批准模型一般是预测贷款批准后10—15个月的违约表现，那么可以将实际情况与预测情况进行对比，计算实际的违约率。通常在国外先进银行中，它们会批准一些信用评分低于最佳截止点的客户得到贷款，以检验在10—15个月内这些客户是否会如预测的那样发生违约。对信用评级量化模型的监控和维护是非常重要的，因为它直接关系到前台营销和后台审批工作，通常每12～18个月会调整一次。

(2)定量模型的现实选择。对于个人住房贷款信用评分模型而言，目前应用最广泛的统计模型是Logistic回归模型，该模型可以通过以下的数学表达式来加以表达：

其中，Xi为第i个解释变量的取值，βi为对应的权重，N为解释变量的总个数。这里的Score为最终得分值，代表了贷款的风险水平，因此该值越低越好，当然我们也可以通过简单的线形变换来将该值转化为贷款的信用得分，此时的信用得分是越高越好，符合使用上的习惯。从理论上讲，对此式所给出的个人住房贷款信用评分Logistic模型的完整估计需要在大量历史数据的基础上，通过执行解释变量筛选、模型参数估计以及模型验证三个步骤来获得，很显然目前不具备这样的数据基础，因此这里我们通过借鉴一些国外银行在东南亚国家所使用的定量化模型，并结合我国的实际情况，确定了该模型的Xi和wi，如表2所示，其中各变量的具体含义可以参见表1。从表2可以看出，与所建立的评分卡模型相比，该模型只用了为数不多的几个关键解释变量来评估个人住房贷款的信用状况。

根据上面构建的个人住房贷款信用评分卡模型和定量的Logistic回归模型这两个模型，我们可以最终设定所要得到的混合模型(见图3)。在图3中，根据评分卡模型和定量模型的结果划分了四个区域，其中：右上角是两个模型都接受的区域，此时可依据模型的结果直接接受贷款的申请；左下角是两个模型都拒绝的区域，此时可依据模型的结果直接拒绝贷款的申请；左上角和右下角是两个模型结果互相冲突的区域，此时需要审批人员的干预并运用业务规则来做出接受或拒绝贷款申请的决策。从这里的分析可以看出，所构建的混合模型实质上是利用打分卡模型和定量模型两种模型的结果进行相互校验的模型，因而也就同时具备了这两种模型的优点。

三、混合型个人住房贷款信用评分模型的验证

前文我们基于专家判断法和定量模型法建立了个人住房贷款的混合型信用评分模型，接下来的工作是要对该评分模型的预测能力进行验证，以便在实际中得到应用。从理论上看，模型验证方法可分为定性和定量方法两大类，其中：定性方法主要是从理论和经验依据出发，对模型开发中的过程、所使用的方法和所使用数据的质量等方面的正确性和合理性做出定性判断；而定量方法则是基于各种数据、运用统计方法来对模型的预测能力做出定量判断，按照所使用数据来源的不同，定量方法又可分为返回测试和基准测试，前者是将模型预测结果与自身内部得到的实际结果进行比较，后者是在缺乏内部数据的情形下将模型预测结果和相关模型利用外部数据所得到的结果进行比较。

由于历史数据和相关外部数据的缺乏，难以对所构建的信用评分模型做出完整的定量验证，因此，我们在此设计了另一种形式的定性验证方法，即将所构建的信用评分模型应用于已有的个人住房贷款，通过观察已有个人住房贷款信用得分的分布特征来判断该模型结果的合理性。

为此，我们从某股份制商业银行收集了544笔有效的个人住房贷款数据，然后用所构建的个人住房贷款信用评分卡模型和定量模型对这些贷款分别进行评估，最后以直方图的形式

来表达所有贷款信用得分的分布(见图4和图5)。从图4和图5可以看出两个模型的评估结果都呈现出一种近似正态的分布，这符合我们的期望，反映了两个模型能够对贷款的风险水平做出明显的区分。

在设定评分卡模型和定量模型的接受临界值为40的情况下(实际使用时要根据各模型

的实际表现和银行信用政策来加以具体确定)，混合模型对样本贷款的评估结果显示在图6中，对照示意图3可以看出，在大多数情况下评分卡模型和定量模型的评估结果是一致的，此时可直接做出接受或拒绝的信贷决策，只在少数情况下评分卡模型和定量模型的评估结果产生差异，此时需要人工干预来做出决策。

四、总结与下一步的研究方向

个人信贷信用评分模型的构建是我国银行业紧迫的一项工作，对此本文首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发构建了产品水平的信用评分模型的整体分析框架，并将该分析框架具体应用于个人住房贷款产品，详细分析了该产品信用评分模型应考虑的细化要素和指标；随后，在考虑构建个人住房贷款信用评分模型时，本文结合目前我国商业银行业的发展现状与所构建模型的可实施性，构建了一个基于专家判断法的评分卡模型和一个基于定量模型法的Logistic回归模型，将这两个模型相结合就构成了我们所设计的个人住房贷款信用评分混合模型；最后，本文还基于某股份制商业银行的样本贷款数据对所建立的模型进行了部分验证工作，该工作显示模型的评估结果是合理的。为更进一步验证本文所构建混合型模型的有效性，我们下一步的研究方向是准备通过加强数据收集工作来对模型的实际预测能力执行量化的返回测试工作。

XX农村商业银行“诚薪贷”个人信用贷款管理办法

XX农村商业银行“诚薪贷” 个人信用贷款管理办法 第一章总则 第一条为规范XX农村商业银行个人信用贷款业务行为，推动我行个人信用贷款业务的发展，根据《中华人民共和国商业银行法》、《贷款通则》、《个人贷款管理暂行办法》以及其他相关法律法规制定本办法。 第二条本办法所指的“诚薪贷”个人信用贷款（以下简称个人信用贷款）是指XX农村商业银行向资信良好的借款人发放的无须提供担保的人民币贷款。 第三条本办法适用于XX农村商业银行营业部、各支行开展的个人信用贷款业务。 第二章借款人条件 第四条申请个人信用贷款的借款人需具备下列基本条件： 1.在中国境内有固定住所、有当地城镇常住户口，年龄在18周岁（含）至65周岁（含）之间具有完全民事行为能力的中国公民； 2.有正当且有稳定经济收入的良好职业，具有按期偿还贷款本息的能力； 3.遵纪守法，没有违法行为及重大不良信用记录；

4.在我行取得A级（含）以上个人资信等级； 5.在我行开立有个人结算账户； 6.有明确、合法的贷款用途； 7.我行规定的其他条件。 第五条除具备第四条要求的基本条件外，还具备以下特定准入条件之一的借款人为信用贷款特定准入客户： （一）为我行优质法人客户的中高级管理人员及高级专业技术人员。具体是指： 1.经总行或支行评定为长期合作的优质客户，或被总行或支行确定为地市级（含）以上重点营销优质法人客户中的在职中高级管理人员、高级专业技术人员； 2.国家经贸委中国企业联合会和中国企业家协会最新评选的中国企业500强地市级（含）以上机构中的在职中高级管理人员和高级专业技术人员； 3.中央和地方国家机关、团体、事业单位在职副科级（含）或享受副科级（含）以上待遇的公职人员及高级专业技术人员，以及全国百强县（市）的国家机关、团体、事业单位在职副科级（含）以上公职人员及高级专业技术人员； 4.金融机构县级分支机构中的在职高级管理人员、县级以上分支机构中的在职中高级管理人员及高级专业技术人员； 5.经总行认可的其他中高级管理人员。

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，

商业银行个人经营性贷款信用风险分析

摘要 随着社会的不断发展，国民经济的快速增长，我国市场经济体制得以全面深化改革。当前，我国商业银行全面实施个人经营性信贷业务，随着规模的逐渐壮大，伴随而来的便是信用风险的存在。本文笔者通过专业的研究调查，对个人经营性贷款风险进行了理论分析和研究，提出了个人经营性贷款信用风险的现状和问题，总结了商业银行个人经营性贷款信用风险产生的原因，最后表明了针对存在问题的应对措施。 关键词：商业银行;个人经营性贷款;信用风险

目录 目录 绪论 (1) 1 商业银行个人经营性贷款风险介绍 (2) 1.1基本理论简介 (2) 1.2特点及分类 (3) 2 我国商业银行个人经营性贷款信用风险现状与问题分析 (3) 2.1我国商业银行个人经营性贷款信用风险现状分析 (3) 2.2我国商业银行个人经营性贷款信用风险存在的问题分析 (4) 3 我国商业银行个人经营性贷款风险成因分析 (5) 3.1法律、信誉机制尚不健全 (5) 3.2缺失个人信用机制 (6) 3.3银行缺失自身风险管理机制 (6) 3.4停滞不前的风险技术分析水平 (6) 3.5机械的风险管理模式 (7) 3.6 金融产品缺乏创新机制 (7) 4 我国商业银行个人经营性贷款风险管理的对策研究 (7) 4.1现代信用风险量化管理模型的选择 (7) 4.2建立健全个人信用机制 (9) 4.3建立和完善个人经营性贷款的法律和风险保障机制 (9) 4.4扩大中介服务体系 (9) 4.5增强借款人信用的意识，优化社会信用环境 (9) 结论 (11) 参考文献 (12)

绪论 随着国民经济的持续增长，我国经济市场体制发生了巨大的改革和变化，一大批个体户、私营企业如春笋般发展起来，由此产生的便是个人经营性贷款。商业银行个人经营性贷款项目的推出，受到全社会的关注和欢迎，由于个人经营性贷款帮助私营企业稳固地位、提升产业利润，因此，在很短的时间内产生了惊人的业绩。然而，由于种种原因的存在，特别是信用方面机制的不健全，导致了信用风险的长期存在，这将不利于商业银行的可持续发展。基于此，我国商业银行在扩展业务的同时，一定要建立起个人经营性贷款信用风险防范的有效机制，这将对于商业银行的发展而言举足轻重，具有深刻、重大的意义。本文通过对商业银行个人经营性贷款风险的有效研究，提出了一系列应对风险防范的策略和依据，其目的在于帮助商业银行度过难关，取得更大的收益。

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

商业银行信用贷款管理办法

商业银行信用贷款管理办法（试行） 第一章总则 第一条为规范本行信用贷款的行为，提高本行的信贷服务水平，增加对三农和实体经济的信贷投入，简化贷款手续，更好的发挥本行支农支小作用，根据《中华人民共和国商业银行法》、《中华人民共和国担保法》及其司法解释、《物权法》，制定本办法。 第二条本办法所称的信用贷款，是指以借款人的信誉为保证，在核定的额度和期限内发放的贷款。 第三条本办法是本行对信用贷款业务操作的具体规定。 第四条办理信用贷款业务应严格遵循本办法的有关规定，以“安全性、流动性、效益性”为经营要求，以“小额、流动、分散”为信贷原则，以服务三农和实体经济发展为经营方向。 第二章贷款适用对象、条件、用途、期限、利率 第五条贷款对象：户籍地或经营地在**县域范围内，具有中华人民共和国国籍和完全民事行为能力有一定经济基础的，年龄一般不超过65周岁的自然人；经工商行政管理机关核准登记的企（事）业法人、其他经济组织、个体工商户。 第六条除了具备《浙江**联合村镇银行股份有限公司信贷操作规程》中规定的申请人基本条件外，申请信用贷款的借款人还必须具备以下条件： （一）借款申请人为企事业单位及其他经济组织 （1）贷款总额不得超过所有者权益； （2）资产负债率小于60%； （3）现金净流量和经营性现金净流量均大于零； （4）企业经营管理规范，无逃废债、欠息等不良信用记录； （5）税务风险比较小。 （二）借款申请人为农户（个人） （1）有正当职业和稳定的收入来源，具有按期偿还贷款本息的能力； （2）有固定单位的，借款人所在单位必须是由银行认可的并与银行有良好合作关系的行政及企业、事业单位且需由银行代发工资； （3）遵纪守法，没有违法行为及不良记录； （4）在本行开立个人结算账户，并同意银行从其指定的个人结算账户中扣收贷款本息； （5）银行规定的其他条件。 第七条贷款用途：可用于生产经营中所需的流动资金周转或消费。 第八条贷款利率、额度、期限按照本行相关规定执行。 第三章贷款审批权限 第九条本行所有的信用贷款业务需要按照本行的行长审批权限审批，下列信用贷款业务除外： （1）凡被总行评为星级村的村民信用贷款额度在5万元（含）以下或符合小额农户贷款业务的信用贷款额度在3万元（含）以下，贷款期限在12个月内的信用贷款，由总行一级审批小组负责审批；

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)

个人信用贷款最高可贷30万

◆部分银行优质客户、公务员、事业单位人员、农户等可贷◆工行、中行、商业银行、农村信用社可贷◆主要用于消费◆期限一般1年 少数人能贷综合考察职业、收入、信用 近日，市民林女士准备装修新房，手中资金周转不开，一时拿不出几万元装修费，经朋友介绍，她得知银行有个人信用贷款，无需担保和抵押，当她向银行申请时，却被拒绝，原因是她的个人信用记录显示有6次逾期还款。 事实上，知道个人信用贷款的人并不多，而真正能贷到的人则更少。 12日，市商业银行的一位负责人说，去年，市商业银行开展了个人信用贷款业务，主要服务公务员和由商业银行代发工资的事业单位人员，但并不是所有这类人都能贷，还要对其收入情况、信用记录、贷款用途等综合评估。 工商银行宜宾分行 (以下简称工行)个人贷款中心获悉，个人信用贷款条件高，范围窄，针对特殊人群，如副县级以上的公务员和医院副教授职称以上的专业技术人员等，贷款需要特定身份和收入证明。 中国银行个贷中心负责人介绍说，中行分行为高端客户、该行的VIP客户等优质客户提供个人信用循环贷款，由于该产品的特殊性(信用担保)，对客户要求较高，因此客户面不宽。个人信用贷款针对性很强，是为高端客户提供增值服务的专项产品。 从事农村土地耕作或者其他与农村经济发展有关的生产经营活动的农民、个体经营户等可以申请信用贷款，宜宾农村信用社的一名信贷员介绍说，对于从未贷款的新客户来说，要提供贷款申请、户品、户口簿、身份证、结婚证、土地使用证等能证明家庭情况经济情况及职业等的证件。当然最重要的是信用记录，在评估打分表中，信用记录占20分，而学历即使是博士也只占4分。 宜宾的农行、建行和中信银行均表示目前没有开展个人信用贷款。

(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 -

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

商业银行个人信用贷款风险

(申请管理学硕士学位论文) 培养单位：管理学院 学科专业：工商管理（财务管理） 研 究 生：冯锦涛 指导教师：徐凤菊 教授 2009年11月 商业银行个人信用贷款业务 风险控制研究 商 业银行 个人信用贷款业务风险控制研 究 武 汉理 工大 学

分类号 学校代码 10497 UDC 学号 学位论文 题 目 商业银行个人信用贷款业务风险控制研究 英 文 Research on Individual Credit Service Risk Control 题 目 of Commercial Banks in China 研究生姓名 冯锦涛 姓名 徐凤菊 职称 教授 学位 博士 单位名称 管理学院 邮编 430070 姓名 职称 学位 单位名称 邮编 申请学位级别 硕士 学科专业名称 工商管理（财务管理） 论文提交日期 2009年11月 论文答辩日期 2009年11月 学位授予单位 武汉理工大学 学位授予日期 答辩委员会主席 评阅人 2009年11月 指导教师 副指导教师

独创性声明 本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签 名： 日 期： 学位论文使用授权书 本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。 （保密的论文在解密后应遵守此规定） 研究生（签名）：导师（签名）：日期

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。

农商银行个人贷款管理办法

某某农村商业银行股份有限公司 个人贷款管理办法 （草案） 第一章总则 第一条为规范我行个人贷款管理，促进业务健康发展，根据银监会《个人贷款管理暂行办法》、《商业银行授信业务工作尽职指引》和《某某农村商业银行股份有限公司授信工作尽职实施细则》、《某某农村商业银行股份有限公司贷款管理办法》等规定，制定本办法。 第二条本办法所称个人贷款，是指本行各支行、分理处（以下简称营业机构）向符合条件的自然人发放的用于个人消费、生产经营等用途的贷款。 第三条各营业机构开展个人贷款业务应当遵循依法合规、审慎经营、平等自愿、公平诚信的原则。 第二章贷款用途、期限和利率 第四条个人贷款用途应符合法律规定和国家有关政策，各营业机构不得发放无指定用途的个人贷款，并要加强贷款资金支付管理，对达到受托支付条件的贷款必须受托支付，以有效防范个人贷款业务风险。 第五条个人贷款不得用于以下用途： （一）个人贷款资金不得进入证券市场（包括股票、权证及基金买卖）；不得用于期货交易、外汇买卖和委托理财等金融性投资；

（二）个人贷款资金不得用于股本权益性投资及注册资金； （三）个人贷款资金不得用于房地产开发（农民自建房除外），不得用于土地储备。 第六条个人贷款的期限和利率应符合国家相关规定。 第七条各营业机构应结合借款人收入、负债、支出、贷款用途、担保情况等因素，合理确定贷款金额和期限，控制借款人每期还款额不超过其还款能力。 第三章受理与调查 第八条个人贷款申请应具备以下条件： （一）借款人为本县常住户口且具有独立民事行为能力的自然人； （二）贷款用途明确且合法、合规； （三）贷款申请数额、期限合理； （四）借款人具备还款意愿和还款能力； （五）借款人信用状况良好，无重大不良信用记录； （六）本行要求的其他条件。 第九条个人贷款可采用信用、质押、抵押或保证担保方式发放。 第十条对采用质押担保方式的，相关质押物的范围和质押率应按照省联社及本行相关制度规定执行。以凭证式国债、定期储蓄存单等设定质押的，贷款到期日不得超过出质权利的兑现日期。

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。

商业银行个人信贷论文

商业银行个人信贷论文 一、我国商业银行个人信贷业务存有的风险及成因 （一）我国商业银行个人信贷业务存有的风险 当前我国商业银行个人信贷业务存有的风险种类繁多，既面临系统层面的风险，也面临非系统层面的风险，本文将对我国商业银行个人信贷业务风险较大的种类归纳如下。 1.经济风险。 当前全世界经济都处于一个下行的周期，经济增长乏力，对于当前个人信贷影响很大，毕竟经济增速下降直接影响到个人的收入，其原来的收入预期就被打破。经济风险中另外一个不可忽视的因素就是泡沫风险，这个点突出的体现在房地产领域，我国房地产多年持续过热，当前已经积累了大量的风险，作为个人信贷领域的主体部分房地产抵押贷款所以面临着巨大的风险，一旦房地产泡沫破裂，就会危及到整个个人信贷体系。 2.利率风险。 当前我国通货膨胀严重，CPI居高不下，货币的贬值正处于一个加速通道，货币超发使得我国的实际存款利率一直处于负水平，在此背景下，对于银行来说实际收益下降，对于个人来说希望拖长还款时间，从而导致风险发生。 3.经营风险。 对于商业银行来说，经济风险及利率风险都是普遍面临的，单纯依靠自身的力量很难加以化解，而经营风险则是当前商业银行最大的个人信贷风险，绝绝大多数的个人信贷呆账坏账的产生都是因为经营管理中的漏洞导致的，而不是其他的因素。 4.政策风险。

所谓的政策风险是指政府层面所出台影响到商业银行个人信贷业务的 金融政策、法规等所带来的风险，政策风险对于商业银行属于系统风险，当一个政策出台以后，所有的商业银行都会受到影响。考虑到当 前我国金融体制改革正处于一个关键时期，各项金融政策持续出台， 举例来说，在住房贷款领域，各类金融政策持续出台，金融政策对个 人的信贷产生了极大的风险。考虑到金融行业在一国经济中的重要地位，当前我国政府金融行业的管制力度比较大，政府依然在采用大量 的行政手段来实行对金融行业的管制，这都会给商业银行个人信贷业 务带来巨大的风险。 5.信用风险。 信用风险是指借款人在贷款到期时无法还本付息而使商业银行遭受损 失的风险，信用风险是个人信贷业务风险防范的核心内容，增强风险 防范意识和建立有效的风险管理体系，是商业银行安全的重要保障。 信用风险产生的最主要原因就是借款人与商业银行之间的信息的不对称，商业银行因为各方面因素的制约，不能够实现对个人信贷业务的 信息的全部把握，从而影响到商业银行的个人信贷风险。 （二）我国商业银行个人信贷业务风险成因 分析我国商业银行个人信贷风险的成因是多方面的，既有银行方面以 及个人方面的原因，也有外部宏观环境方面的因素。从银行的角度来看，银行自身管理水平薄弱是一个最主要的原因。对于个人信贷这个 业务，很多商业银行对其内在的风险没有一个准确的理解，尤其是在 抵押贷款领域，认为既然有资产抵押，就不怕个人信贷会发生风险。 同时在相关的制度制定以及制度履行方面依然存有很大的不足，种种 因素导致商业银行的个人信贷风险管理难以满足需要。此外，商业银 行在个人信贷风险管理人才方面也比较缺乏，人才的匮乏使得风险控 制这个工作的效果大打折扣，这也放大了风险的发生概率。从个人角 度来看，对于个人来说，其不理智的消费行为往往会导致风险的发生，一些消费者往往不能比较准确地估计未来的收入状况，过于激进的消 费理念导致不能按期偿还贷款。同时，如果个体认为其违反契约所遭

信用评分卡介绍

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行为模式制定的，反映了借款人信用表现的普遍性规律，在实施过程中不会因审减少了审批员过去单凭个人好恶和情绪等改变，个人偏见、批人员的主观感受、．人工经验进行审批的随意性和不合理性。 4、信用评分卡具有一致性，在实施过程中前后一致，无论是哪个审批员，只要用同一个评分卡，其评估和决策的标准都是一样的。 5、信用评分卡具有准确性，它是依据大数原理、运用统计技术科学地发展出来的，预测了客户各方面表现的概率，使银行能比较准确地衡量风险、收益等各方面的交换关系，找出适合自己的风险和收益的最佳平衡点。 6、运用信用评分卡可以极大地提高审批效率。由于信用评分卡是在申请处理系统中自动实施，只要输入相关信息，就可以在几秒中内自动评估新客户的信用风险程度，给出推荐意见，帮助审批部门更好地管理申请表的批核工作，对于业务批量巨大、单笔业务金额较小的产品特别适合。 二、信用评分模型的简介 信用评分模型的类型较多，比较使用的3个如下：