【正文】 使用。目前只有 Logistic 回歸被廣泛的運用到信用評分領(lǐng)域，因此下文只簡單介紹 Logistic 回歸。據(jù)此即可確定某一樣本屬于何類。人工智能方法分為神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、最近鄰法等。假設 優(yōu)質(zhì)壞客戶的分布為標準正態(tài)分布。 個人信用評分的原理在于假設存在界定信 用水平的臨界值，通過這個臨界值劃分出信用度不同的區(qū)域，根據(jù)個人信用得分將具體的個人劃入各個不同信用水平的區(qū)域。個人在信用活動中不需要立刻支付現(xiàn)金或現(xiàn)金等價物，信用活動是建立在對個人信用的信任上成立的。在道德上說，信用是人與人交往中是否誠實守信的評價標準，是一個人是否能夠獲得他人信任的評判尺度。信用風險的產(chǎn)生除了受到如經(jīng)濟危機、社會動蕩等系統(tǒng)性因素影響之外，很大程度上也與貸款企業(yè)所屬行業(yè)地位、自身經(jīng)營方向等非系統(tǒng)性風險相關(guān)。 。對于商業(yè)銀行來說，如果貸款正常結(jié)算，銀行的收益是利息這一確定數(shù)額，但是一旦發(fā)生違約，銀行的損失將是本金加利息總和下的任何可能。償債意愿與償債能力是導致債務人違約的主要因素。而償債能力是指債務人在財務上具有按 時償還本息的能力。另外一種觀點認為，信用風險是由于 債務人未按照合約履行償債義務而導致債權(quán)人發(fā)生經(jīng)濟損失的可能性。 二、商業(yè)銀行信用風險度量發(fā)展演進與分析 （一） 商業(yè)銀行信用風險概念及特征 作為經(jīng)營貨幣業(yè)務的中介機構(gòu)，銀行屬于高風險行業(yè)，在經(jīng)營中銀行面臨各種不同類型的風險，其中包括市場風險、操作風險、信用風險、流動性風險、法律風險等。臧展、李薇莎（ 20xx）對中國與美國商業(yè)銀行使用的個人信用評分指標進行了比較，通過分析，他們認為我國個人信用評分體系中缺失對重要個人信息的調(diào)查，難以核實個人身份， 對個人財產(chǎn)的調(diào)查存在難度，并且各個銀行間信息不互通，很難了解客戶與其他銀行的業(yè)務關(guān)系。 趙俊宗、薛思麗、劉玉燦（ 20xx）認為信息不透明是金融機構(gòu)產(chǎn)生信用風險風險的主要原因。 Love、Nataliya、 Inessa（ 20xx）和 Marco Pagano、 Tulli Jappelli（ 20xx）認為信息的傳播和共享可以加強銀行對借款人特征的認識， 同時對客戶的還貸能力做出正確的評估，從而盡可能的使信息透明化，使信貸的分配更加合理。個人信用評分在發(fā)達資本主義國家已經(jīng)出現(xiàn)了數(shù)十年，部分國家已經(jīng)形成了較為成熟的個人信用評分理論，方法及模型。同時，國內(nèi)商業(yè)銀行對于信用風險管理的重視也并不夠，導致在理念，技術(shù)，制 度等多個方面存在明顯缺陷，對于違約個人的數(shù)據(jù)庫的建立無論從范圍的廣度還是時間的長度上來說都不夠充足。三大征信機構(gòu) TransUnion、 E quifax、 Experian 以及數(shù)百家小型征信機構(gòu)按照市場規(guī)則運行，已經(jīng)實現(xiàn)了征信體系市場化的任務，保證了征信結(jié)果的客觀公正。很顯然，在國內(nèi)金融市場 貸款總額 快速 增長的過程中，銀行的不良貸款發(fā)生額的逐年增加，而這帶來的信用風險急劇增加。 這個極受歡迎的間接融資模式，注定了在 我 國的經(jīng)濟發(fā)展 中 商業(yè)銀行 起到了 關(guān)鍵作用 。 放眼國內(nèi)，我國自改革開放以來，經(jīng)濟快速發(fā)展，銀行業(yè)在短短數(shù)十年間跨越了國際銀行業(yè)幾十年走過的路程，但是這種極其迅速的發(fā)展也帶來了較多負面效果，商業(yè)銀行注重追求利益最大化而盲目拓展業(yè)務導致對于風險管理的忽視就是其中極其重要的一個問題。 大量的信貸資金為了賺取更高的利潤長期投入高風險投資領(lǐng)域，并且大量低信用群體也得到了授信。 在各式各樣的風險種類中，信用風險是最古老的一種 。而信用風險管理作為銀行經(jīng)營中的控制風險的手段也將貫穿于銀行經(jīng)營管理的整個過程中。在這些風險中，信用風險是尤為重要的風險之一。 1990 年以來，多次區(qū)域性或全球性經(jīng)濟問題的發(fā)生，如大和銀行，巴林銀行的倒閉， 97 年東南亞金融危機的發(fā)生 ， 20xx 年美國次貸危機引發(fā)的全球經(jīng)濟危機等這些問題都使經(jīng)濟學家們進行了深刻的反思，他們發(fā)現(xiàn)其中一個重要的環(huán)節(jié)問題就是信用風險管理水平相對于經(jīng)濟形勢發(fā)展水平的落后。以 20xx 年美國次貸危機為例，這次次貸危機直接或間接的導致雷曼兄弟，美林證券等眾多知名金融機構(gòu)的破產(chǎn)，接管和收購，究其根源就是信用風險管理失當?shù)慕Y(jié)果。 20xx 年開始的全球金融危機的根源就在于信用風險管理的失敗，次級房屋抵押貸款的壞賬不斷蔓延， 金融機構(gòu) 與投資者們相繼虧損乃至破產(chǎn)，投資信心收到嚴重打擊，金融界的巨大風暴最終造成了對實體經(jīng)濟的巨大沖擊 ，從而引起了全球性的金融危機。相比 西方發(fā)達資本主義國家，我國資本市場還處于相對初級的發(fā)展階段，企業(yè)發(fā)展所需要的資金大多來自銀行貸款。 20xx 年 3 月，銀監(jiān)會下發(fā) 20xx 年度監(jiān)管統(tǒng)計數(shù)據(jù) ， 數(shù)據(jù)顯示在 20xx 年 12月末 的時點上 ，商業(yè)銀行不良貸款 共 4839 億人民幣，同比增長 654 億人民幣。 經(jīng)過 100 多年的發(fā)展，美國的個人征信體系已經(jīng)較為健全，信用管理法律完整規(guī)則且成體系，社會征信體系完善且富有公信力。因此，適用于國外發(fā)達國家銀行業(yè)的信用風險評估體系并不完全適用于國內(nèi)，差異在于國內(nèi)無法做到完全信息。 1909 年 John Moody首現(xiàn)對鐵路債券進行了信用評級，在此之后各種度 量信用風險的方法不斷出現(xiàn)。 在針對個人信用評分的必要性研究上， Padilla 及 Pagano（ 1997）認為信息不對稱導致銀行要求借款人支付更高的利息， 同時也造成了借款人的高位約可能性，而詳細調(diào)查并評估客戶的信用狀況可以有效的避免這種問題的出現(xiàn)。但是今年來，隨著國際金融環(huán)境的不斷變化及國內(nèi)商業(yè)銀行對于信用評估問題的逐漸重視，近些年來越來越多的專家專注 于信用評估風險度量問題，各種理論與方法層出不窮。這三大類指標又包含了若干子指標，銀行自行選取 8至 20個預測能力最強的變量建立信用風險評估模型。同時，他們建議在具有可行性的前提下把宏觀經(jīng)濟因素加入到評分模型中。傳統(tǒng)觀點認為，信用風險是指債務人無法履行約定的風險，及指在規(guī)定期限中，債務人無法償還債務而造成的違約，從而給債權(quán)人的經(jīng)營管理帶來了相應風險。償債意愿是指債務人本身有按照合約內(nèi)容履行償債義務的主觀愿望。 商業(yè)銀行信用風險的特征包括： 。以商業(yè)銀行對企業(yè)貸款為例，商業(yè)銀行在與企業(yè)商定貸款協(xié)議時會在合同中確定貸款時限及貸款利率。于是，針對每筆貸款進行科學有效的風險管理是商業(yè)銀行取得盈利的必要條件。 。 信用是人在社會生存和經(jīng)濟活動中天然具備的一種性質(zhì)，信用既是一種道德 標準，也是一個經(jīng)濟指標。 它包括個人與個人之間、 個人與企業(yè)之間、個人與金融機構(gòu)之間、個人與政府之間在信用活動中交易對方對參與個人的信用度的信任。信用評價機構(gòu)在獲得被授信人個人信息的基礎(chǔ)上，利用科學合理的評價方式給出被授信人的信用評價指標，為授信者提供授信依據(jù)。 用 T 表示提供授信， F表示 不提供 授信， A 表示 優(yōu)質(zhì) 客戶， B表示 劣質(zhì) 客戶，則將 信用程度差 的客戶誤判為 優(yōu)質(zhì) 客戶 A的概率 P（ T 丨 B），將信用程度好 的客戶誤認為是 劣質(zhì) 客戶而拒絕授信的概率是 P（ F 丨 A）， S表示臨界值。個人信用評分方法可以分為數(shù)理統(tǒng)計方法和人工智能方法兩個大類，其中數(shù)理統(tǒng)計方法包括判別分析、回歸分析、數(shù)學規(guī)劃、分類樹法、層次分析法等。其基本原理 是按照一定的判別準則，建立一個或多個判別函數(shù)，用研究對象的大量資料確定判別函數(shù)中的待定系數(shù)，并計算判別指標。 回歸分析法包括線性回歸、 Logistic 回歸、 Tobie 回歸和 Probit 回歸。用 x 表示對授信人信用的分類， x= 0 表示優(yōu)質(zhì)信用申請人， x= 1 表示劣質(zhì)信用申請人， p 表示該人為信用不良授信人的概率，及 x=1 的概率， p/（ 1p） 為違約概率，用 t1， t2??