信用評分管理模式-資料下載頁
2025-04-07 23:02本頁面
【正文】 模型，并且能夠用于我們對信用卡申請者進行信用風(fēng)險的預(yù)測。但是同樣要注意的是，決策樹模型比較容易解釋， 就如在圖6中所反映的簡單的規(guī)則證實的一樣。 圖6 信用評分的局限性 在這里的結(jié)論部分，我們討論一下信用評分的局限性同樣也是適合的。當(dāng)構(gòu)建信用評分模型是可能產(chǎn)生的一個主要的問題時，模型可能建立在一個有偏的已獲信用準(zhǔn)許的用戶或客戶樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上（Hand，2001）。這可能發(fā)生主要是因為，那些被拒絕的申請者可能不會包含在構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)庫中，因此就沒有機會來確知他們的信用價值性。因而，樣本將會是有偏的（也就是不同于一般總體），其中良好的客戶大大的得到了表現(xiàn)。使用這一樣本得到的信用評分模型通常將無法在完全的總體中表現(xiàn)良好，因為用于購建模型的數(shù)據(jù)與將模型應(yīng)用到的數(shù)據(jù)存在差異。 建立信用評分模型時可能產(chǎn)生的第二個問題是，隨著時間的過去，模式在發(fā)生變化。對于任何預(yù)測性模型的關(guān)鍵假設(shè)是，過去或者歷史能夠預(yù)測未來（Berry and Linoff，2000）。對于信用評分，這就意味著過去的那些隨后被分成好與壞債權(quán)人的申請者的特征能夠用于預(yù)測新的申請者的信用狀況。有時，隨著時間流逝客戶特征分布的趨勢變化是如此快速，以至于需要不斷的更新信用評分模型來保持恰當(dāng)性。 另一個在預(yù)測性模型中比較流行的問題是，模型中重要變量或?qū)傩缘娜笔Вˋvery et al.,2000）。信用評分模型主要使用的是個人支付與信用歷史的信息數(shù)據(jù)。這可能并不足以評價一個人的信用價值性。在本文的展示性信用評分模型中，某申請者的信用等級被預(yù)測為壞的，如果他或她的屬性與壞的客戶的觀察得到的特征相似。但是，信用違約可能是由那些諸如雇用狀況和現(xiàn)在的經(jīng)濟狀況等未觀察到的（未測量的）特征所驅(qū)使的。進一步，信用評分的準(zhǔn)確度比較關(guān)鍵的依賴于用于購建模型的數(shù)據(jù)與構(gòu)建得到的模型被用到的數(shù)據(jù)情況。同樣，信用評分報告中流行的錯誤既會使得客戶處于損失狀態(tài)，而且也使得信用提供者處于金融風(fēng)險中（Collins，2003）。 與上面談到的相關(guān)的是，信用評分的使用必須要求在客戶的信用得分得到計算之前，單個客戶擁有足夠的信用歷史和活動。然而，那些擁有還沒有收集到任何信用活動的新的申請者的債權(quán)人可能就不能夠使用信用評分來評價這些客戶的信用價值。據(jù)報道已經(jīng)發(fā)生了類似保險的新申請者立刻被拒絕的例子（Eldred，2002）。 信用評分其中一個結(jié)果是，終端用戶出現(xiàn)在技術(shù)上變得非常依賴的可能性，他們縮減了謹(jǐn)慎判斷的需求，并且在一些特殊情況下才運用他們的知識。在其他情形下，終端使用者無意識的應(yīng)用超過必需的資源來作用于全部的資產(chǎn)組合。這會陷入自我完成預(yù)言的風(fēng)險（Lucas，2002）。在美國，出現(xiàn)了新的行業(yè)，他們致力于幫助借款者通過重新整理資金來提升評分（Timmons，2002），而不僅僅是遵循簡單的規(guī)則：準(zhǔn)時支付賬單并且保持低額的債務(wù)。如此的得分“打磨”行動可能扭曲信用違約的模式。最后，在保險領(lǐng)域，批評家們斷言信用信息會被誤用，并且在某些場合會變成唯一的決定性的，并且可能是對那些無法用于設(shè)定保險費率的種族和收入數(shù)據(jù)的替代品。但是，當(dāng)存在與種族和收入高度關(guān)聯(lián)的信用信息的其他的屬性是這是不可避免的。在信用評分中，用戶會抱怨信用評分是有歧視的。通常，少數(shù)民族比白人申請者的信用得分低。評分行業(yè)代表聲稱這是因為影響借款者滿足融資契約能力的因素諸如收入、財產(chǎn)、教育和雇傭情況在美國并不是依據(jù)種族或民族血統(tǒng)而平等分布的（Wasserman，2000）。在觀察到的與未觀察到的屬性之間存在某種關(guān)系。 除了上面強調(diào)的局限性之外，毫無疑問的是，信用評分將繼續(xù)會成為在客戶借貸中預(yù)測信用風(fēng)險的主要工具。需要正視的是，適當(dāng)?shù)厥褂眯庞迷u分的企業(yè)組織將贏得重要的戰(zhàn)略優(yōu)勢以及超過競爭對手的競爭優(yōu)
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