信用評(píng)分管理(已修改)
2025-06-18 01:12 本頁(yè)面
【正文】 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 信用評(píng)分 信用評(píng)分通常正式的定義為一種統(tǒng)計(jì)或定量方法，用于預(yù)測(cè)貸款申請(qǐng)者或現(xiàn)存借款人將發(fā)生違約或拖欠的概率（ Mester， 1997）。信用評(píng)分的目的是幫助信用提供者量化和管理包含在提供信用中的金融風(fēng)險(xiǎn)，以便于他們能夠更好的而且更為客觀的作出借貸決策。關(guān)于信用評(píng)分的發(fā)展可以總結(jié)如下。 在 1936 年， Fisher 引入了在一個(gè)總體中的不同群體中進(jìn)行區(qū)別的思想（例如通過(guò)使用物種的身體大小來(lái)區(qū)分鳶尾的兩個(gè)種類）。在 1941 年， Durand（他在美國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)研究局工作）意識(shí)到 Fisher 的判別分析能用來(lái)區(qū)分好的 或者壞的貸款。 許多年來(lái)，對(duì)于提供貸款的決策都是由信用分析師來(lái)判定的。在第二次世界大戰(zhàn)期間由于缺乏信用分析師，許多機(jī)構(gòu)要求分析師們寫下他們用于評(píng)價(jià)申請(qǐng)貸款者的信用狀況的評(píng)判規(guī)則（ Johnson，1992）。 然后利用這些規(guī)則來(lái)幫助進(jìn)行信用決策。世界大戰(zhàn)之后，人們把這兩項(xiàng)事件結(jié)合在一起并且開始考慮在決定貸款申請(qǐng)者的過(guò)程中使用統(tǒng)計(jì)學(xué)生成模型的優(yōu)勢(shì)。 在二十世紀(jì)六十年代，伴隨著信用卡的誕生，銀行與其他信用卡發(fā)行組織意識(shí)到了信用評(píng)分的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)人們開始應(yīng)用信用卡的數(shù)量逐漸增長(zhǎng)的時(shí)候，能夠自動(dòng)化信用準(zhǔn)許過(guò)程的問(wèn)題就變 得非常急迫。使用信用評(píng)分的企業(yè)也意識(shí)到了這些預(yù)測(cè)違約的評(píng)分比起任何決策方法都要來(lái)的好（ Myers， 1963）。 這些評(píng)分同樣幫助企業(yè)組織減少拖欠費(fèi)率。 1975 年在美國(guó)通過(guò)了同等信用機(jī)會(huì)法案（ The Equal Credit Opportunity Acts）， 這在 1976 年被標(biāo)記為重要事件：法案意味著接受對(duì)信用評(píng)分來(lái)便利于借貸決策，同時(shí)保護(hù)消費(fèi)者的利息收入以防止不公平的發(fā)生率。 在二十世紀(jì)八十年代， 對(duì)信用卡的信用評(píng)分的成功促使銀行開始使用信用評(píng)分用于其它的目的（比如個(gè)人貸款申請(qǐng)）。在二十世紀(jì)直接營(yíng)銷的 發(fā)展同樣也導(dǎo)致了信用評(píng)分方法的使用來(lái)增加廣告戰(zhàn)略的回應(yīng)率。在最近這些年里，信用評(píng)分已經(jīng)開始用于家庭貸款、小型商業(yè)貸款、保險(xiǎn)申請(qǐng)和續(xù)訂。同時(shí)對(duì)于這方面的關(guān)注也開始從減少貸款應(yīng)用的拖欠轉(zhuǎn)向了從客戶獲利方面的增長(zhǎng)（ Thomas， 20xx）。 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 信用評(píng)分的好處 信用評(píng)分具有很多好處，不僅僅對(duì)借款者如此，對(duì)貸款者同樣如此。舉例說(shuō)明之，由于信用評(píng)分模型提供了關(guān)于用戶信用價(jià)值的客觀分析從而可以幫助簡(jiǎn)化判別。這可是使得信用提供者僅僅關(guān)注于與信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的信息并且避免信用分析師或保險(xiǎn)公司的個(gè)人主觀性。在美國(guó)，在同等信用機(jī)會(huì) 法案下， 顯著的判別變量諸如種族、 性別、宗教信仰和年齡等都不能包括在信用評(píng)分模型中。只有本質(zhì)上是非判別性的信息和那些被證實(shí)為對(duì)支付能力有預(yù)測(cè)性的信息才能包括在模型之中。 信用評(píng)分同樣可以幫助我們?cè)黾淤J款申請(qǐng)過(guò)程的速度與一致性，并且允許借款過(guò)程的自動(dòng)化。同樣的，其大大簡(jiǎn)化了信用評(píng)價(jià)過(guò)程中人工干預(yù)的必要以及分發(fā)信用的成本（ Barefoot， 1995）。憑借信用評(píng)分的幫助，金融機(jī)構(gòu)在很短時(shí)間里能夠量化提供特別申請(qǐng)者與信用關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)。 Leonard（ 1995） 研究了加拿大的銀行，發(fā)現(xiàn)在使用了信用評(píng)分之后， 用于處理消費(fèi)貸款申請(qǐng)的時(shí)間由原來(lái)的九天縮短為三天。那么處理貸款申請(qǐng)節(jié)省下來(lái)的時(shí)間就可以用于從事更為復(fù)雜的問(wèn)題。 Banaslak and Kiely（ 20xx）總結(jié)出在信用評(píng)分的幫助下，金融機(jī)構(gòu)能夠制定更快、更好和更高質(zhì)量的決策。 此外，信用評(píng)分能夠幫助金融機(jī)構(gòu)確定利息率，這些他們將對(duì)他們的用戶收費(fèi)并且對(duì)資產(chǎn)組合定價(jià)（ Avery et al.， 20xx）。高風(fēng)險(xiǎn)用戶將被提供更高的利息率，反之亦然。基于用戶的信用評(píng)分，金融機(jī)構(gòu)也能夠確定對(duì)用戶設(shè)定信用限度（ Sandler et al.,20xx）。 這些都可以 幫助金融機(jī)構(gòu)更為有效的和有利的管理他們的賬戶。作為擴(kuò)展，利潤(rùn)評(píng)分則能用于在一系列產(chǎn)品中最大化利潤(rùn)（ Thomas， 20xx）。 與上面談到的相關(guān)，信用評(píng)分模型實(shí)現(xiàn)了次一級(jí)借貸行業(yè)的發(fā)
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