【正文】 4 1 2 3 4 1 2 3 4 （ 3）信用風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)法 ? 針對(duì)亞洲企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)多不完整的狀況，鄧白氏機(jī)構(gòu)開發(fā)出適用于這個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（ Risk Index）， 用于預(yù)測(cè)企業(yè)在未來(lái)一年內(nèi)出現(xiàn)的破產(chǎn)、關(guān)閉、轉(zhuǎn)讓、突然消失等情況的可能性。 風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)與資信評(píng)級(jí)的原理相同，但風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的計(jì)算完全依靠數(shù)學(xué)方法，特別是數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法，需要采集一些包含影響信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)重要因素的征信數(shù)據(jù)。下表列出了影響風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值的主要因素及其權(quán)重 。 主要因素 權(quán)重分配 商業(yè)信息 經(jīng)濟(jì)類型 所屬行業(yè) 雇用人數(shù) 是否從事進(jìn)出口 注冊(cè)資金 機(jī)構(gòu)成立年數(shù) 鄧白氏歷史記錄 關(guān)系企業(yè) 52% 財(cái)務(wù)信息 流動(dòng)比率 資產(chǎn)回報(bào)率 人均銷售額 26%地理信息 地區(qū)及省份 9% 付款信息 遲付記錄 8% 公眾記錄 法院公告 5% 風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值的主要因素及其權(quán)重 ? 風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)有明確的解釋含義，是評(píng)級(jí)的一種，給出了劃分客戶群的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。下表列出了鄧白氏機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的含義。 風(fēng)險(xiǎn)指數(shù) 含義 企業(yè)停業(yè)比例 RI1 最低風(fēng)險(xiǎn) % RI2 顯著低于平均風(fēng)險(xiǎn) % RI3 低于平均風(fēng)險(xiǎn) % RI4 略低于平均風(fēng)險(xiǎn) % RI5 兩倍高于平均風(fēng)險(xiǎn) % RI6 五倍高于平均風(fēng)險(xiǎn) % NA 由于信息不足，無(wú)法作出評(píng)估 —— 風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的含義 ? 在國(guó)內(nèi)征信市場(chǎng)上，中資征信機(jī)構(gòu)采用了類似的技術(shù)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的解釋和表述形式也大同小異。下表給出了國(guó)內(nèi)著名企業(yè)征信機(jī)構(gòu) —北京新華信商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理有限機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)及其對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)劃分。 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) 風(fēng)險(xiǎn)系數(shù) 風(fēng)險(xiǎn)程度 CR1 1． 0～ 1． 5 可以忽略不計(jì) CR2 1． 5～ 2． 0 很小 CR3 2． 0～ 2． 5 低于平均水平 CR4 2． 5～ 3． 5 平均水平 CR5 3． 5～ 4． 0 高于平均水平 CR6 4． 0～ 4． 5 較高 CR7 ＜ 4． 5 很高 特殊情況： 1． 資不抵債的企業(yè)被劃入 CR7等級(jí)； 2． 被法院查封和被政府勒令停業(yè)的企業(yè)被劃入 CR7等級(jí)； 3． 由于種種原因歇業(yè)和廢業(yè)的企業(yè)被劃入 CR7等級(jí)。 信用風(fēng)險(xiǎn)類別劃分 （ 4）付款指數(shù)法 ? 付款指數(shù)是鄧白氏信用評(píng)級(jí)模型中重要的信用評(píng)分指標(biāo)。 它利用模型計(jì)算出分值，預(yù)測(cè)客戶在短期交易中拖欠的可能性及拖欠的天數(shù)。 基于付款指數(shù)，也配套開發(fā)了付款指數(shù)報(bào)告，內(nèi)容包括指數(shù)、行業(yè) SIC編碼、該行業(yè)分類下機(jī)構(gòu)數(shù)量、分值的四分位圖以及 DUN Trade付款記錄等。其中，評(píng)分所對(duì)應(yīng)的結(jié)果見下表 付款指數(shù) 付款習(xí)慣 100 提前 90 享受折扣 80 及時(shí) 70 遲 15天 50 遲 30天 40 遲 60天 30 遲 90天 20 遲 120天 信用評(píng)分對(duì)應(yīng)結(jié)果 （ 5）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)和財(cái)務(wù)壓力 對(duì)應(yīng)評(píng)分法 ? 它是鄧白氏基于財(cái)務(wù)壓力評(píng)分生成，用于預(yù)測(cè)企業(yè)在未來(lái) 12個(gè)月內(nèi)遇到財(cái)務(wù)壓力的可能性。 ? 該評(píng)分系統(tǒng)包括兩類統(tǒng)計(jì)模型，一類是針對(duì) 9人以下的小機(jī)構(gòu)，另一類是針對(duì) 10人以上的大機(jī)構(gòu)。 ? 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)的分值從 ～ ，對(duì)應(yīng)的財(cái)務(wù)壓力評(píng)分分值從 1001～ 1890。其中，財(cái)務(wù)壓力評(píng)分為 1001分時(shí)，對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)為 ，代表企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)壓力的可能性最高。 二、消費(fèi)者信用評(píng)分方法 ?消費(fèi)者信用評(píng)分的定義 ?信用評(píng)分的基本類型 ?典型的信用評(píng)分?jǐn)?shù)學(xué)模型 （一）消費(fèi)者信用評(píng)分的定義 ? 個(gè)人信用評(píng)分 是金融機(jī)構(gòu)等授信機(jī)構(gòu)利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)，根據(jù)獲得的消費(fèi)者個(gè)人信用信息，對(duì)消費(fèi)者的信用價(jià)值或者信用消費(fèi)潛力進(jìn)行定量化的評(píng)估，確定消費(fèi)者信用等級(jí)和信貸限額的一種方法。 ? 針對(duì)不同的應(yīng)用，信用評(píng)分分為： 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分、收入評(píng)分、客戶流失（忠誠(chéng)度）評(píng)分、催收評(píng)分、信用卡發(fā)卡審核評(píng)分、房屋按揭貸款發(fā)放審核評(píng)分、信用額度核定評(píng)分等。 信用評(píng)分不僅為授信部門篩選合格的客戶設(shè)置了門檻，減少壞賬，大大地降低了壞賬率；而且也實(shí)現(xiàn)了授信部門對(duì)消費(fèi)者授信決策的自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化，提高了授信工作的效率。 （二）信用評(píng)分的基本類型 ?基礎(chǔ)信用評(píng)分 ?細(xì)分類型的信用評(píng)分 ? 信用評(píng)分是在一個(gè)或數(shù)個(gè)數(shù)學(xué)模型的支持下進(jìn)行的。常用的信用評(píng)分是用于預(yù)測(cè)消費(fèi)者違約率的，用來(lái)預(yù)測(cè)消費(fèi)者“準(zhǔn)時(shí)且足額”償還信貸的可能性。 基礎(chǔ)信用評(píng)分 ? 用于設(shè)置核準(zhǔn)信用申請(qǐng)的門檻。 基礎(chǔ)信用評(píng)分的原理是采用排除法 ， 對(duì)消費(fèi)者個(gè)人以往的信用記錄進(jìn)行分析，以分析不良信用記錄為主，排除信用不良申請(qǐng)人，保留信用優(yōu)良申請(qǐng)人，預(yù)測(cè)的是消費(fèi)者的違約率。 排除法將非常可能違約和非常不可能違約的客戶分類，設(shè)置上 15%和下 15%的“門檻”分值 ， 屬于“是或否”形式的信用評(píng)分。 細(xì)分類型的信用評(píng)分 ? 追求樣本內(nèi)的差別最大化。 細(xì)分類型信用評(píng)分的任務(wù)是， 對(duì)介于信用最好和最不好之間的消費(fèi)群體進(jìn)行細(xì)分，對(duì)其將來(lái)的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)， 使用一種數(shù)字或字母系統(tǒng)來(lái)表述一個(gè)人信用評(píng)分的差異，進(jìn)而區(qū)分違約的機(jī)率。這種數(shù)學(xué)模型要求的建模技術(shù)非常高，要求數(shù)學(xué)模型能夠細(xì)致地將個(gè)人信用評(píng)分細(xì)分成成百上千個(gè)檔次。 （三）典型的信用評(píng)分?jǐn)?shù)學(xué)模型 ? 杜蘭德信用計(jì)分模型 ? FICO信用評(píng)分模型 ? 中國(guó)建設(shè)銀行的個(gè)人信用計(jì)分模型 杜蘭德信用計(jì)分模型 ? 杜蘭德 9因素消費(fèi)信貸評(píng)分體系： ? 第一，年齡：超過 20歲后每一年給 ，最高分為 ； ? 第二，性別：女性給 ，男性給 0分； ? 第三，居住的穩(wěn)定性：長(zhǎng)期居住在現(xiàn)在住所給，最高分為 ； ? 第四，職業(yè)：好職業(yè)給 ，壞職業(yè)給 0分，其他給 ； ? 第五，就業(yè)的產(chǎn)業(yè)：在公共行業(yè)、政府部門和銀行給 ； ? 第六，就業(yè)的穩(wěn)定性：長(zhǎng)期工作在現(xiàn)在的部門給 ； ? 第七，在銀行有賬戶：給 ； ? 第八，有不動(dòng)產(chǎn)：給 ； ? 第九，有人身保險(xiǎn)：給 。 ? 根據(jù)杜蘭德的研究，劃分消費(fèi)者貸款風(fēng)險(xiǎn)高低或者消費(fèi)者信用高低的界限是 分在 ，可以考慮申請(qǐng)人的貸款請(qǐng)求；而低于 則視為貸款風(fēng)險(xiǎn)較高，申請(qǐng)人資信度較差，應(yīng)拒絕貸款要求。 FICO信用評(píng)分模型 ? 美國(guó)的個(gè)人信用報(bào)告機(jī)構(gòu)是世界上最先進(jìn)的。三大信用局（ Equifax、 Experian、 Trans Union)是從銀行等金融機(jī)構(gòu)收集信用信息，包括正面的和負(fù)面的信息，加以整合，再為金融機(jī)構(gòu)提供消費(fèi)者個(gè)人的信用報(bào)告。為這三家資信局進(jìn)行信用評(píng)分模型開發(fā)工作的是世界上最早和最大的專業(yè)信用評(píng)分公司 Fair Isaac，簡(jiǎn)稱 FICO，信用評(píng)分就是由該公司的兩位創(chuàng)始人所發(fā)明的，資信局的FICO評(píng)分被美國(guó)銀行業(yè)公認(rèn)為“黃金標(biāo)準(zhǔn)”。 ? FICO信用評(píng)分模型利用高達(dá) 100萬(wàn)的大樣本數(shù)據(jù) ； ? FICO信用評(píng)分的打分范圍是 325～ 900分； ? FICO信用分可以幫助金融機(jī)構(gòu)等授信機(jī)構(gòu)進(jìn)行授信決策。一般而言，如果借款人的信用分達(dá)到 680分以上 ，授信機(jī)構(gòu)就可以認(rèn)為借款人的信用卓著 ，可以毫不遲疑地同意發(fā)放貸款；如果借款人的信用分 低于 620分 ，授信機(jī)構(gòu)或者要求借款人增加擔(dān)保，或者尋找各種理由拒絕貸款；如果借款人的信用分 介于 620分～ 680分之間 ，授信機(jī)構(gòu)就要作進(jìn)一步的調(diào)查核實(shí)，采用其他的信用分析工具進(jìn)行細(xì)致分析。 FICO個(gè)人信用評(píng)分表 住房 自有 租賃 其他 無(wú)信息 25 15 10 17 現(xiàn)地址 居住時(shí)間 （年） ＜ ～ ～ ～ ＞ 無(wú)信息 12 10 15 19 23 13 職務(wù) 專業(yè) 人員 半專業(yè) 管理人員 辦公室 藍(lán)領(lǐng) 退休 其他 無(wú)信息 50 40 31 28 25 31 22 27 工齡 ＜ ～ ～ ～ ～ ＞ 退休 無(wú)信息 2 8 19 25 30 39 43 20 信用卡 無(wú) 非銀行 信用卡 主要 貸記卡 兩者都有 無(wú)回答 無(wú)信息 0 11 16 27 10 12 銀行開戶 情況 個(gè)人 支票 儲(chǔ)蓄賬戶 兩者都有 其他 無(wú)信息 5 10 20 11 9 債務(wù)收入 比例 ＜ 15% 15%～ 20% 26%～ 35% 36%～ 49% ＞ 50% 無(wú)信息 22 15 12 5 0 13 一年以內(nèi)查 詢次數(shù) 0 1 2 3 4 5～ 9 無(wú)記錄 3 11 3 7 7 20 0 信用檔案 年限 ＜ 1～ 2 3～ 4 5～ 7 ＞ 7 0 5 15 30 40 循環(huán)信用 透支賬戶 個(gè)數(shù) 0 1～ 2 3～ 5 ＞ 5 5 12 8 4 信用額度 利用率 0～ 15% 16%～ 30% 31%～ 40% 41%～ 50% ＞ 50% 15 5 3 10 18 毀譽(yù) 記錄 無(wú)紀(jì)錄 有記錄 輕微毀譽(yù) 第一滿 意線 第二滿 意線 第三滿 意線 0 29 14 17 24 29 ? 在美國(guó)的各種信用分析計(jì)算方法中， FICO信用評(píng)分模型的正確性最高。據(jù)一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)顯示：信用分低于 FICO600分，借款人違約的比例是 1/8；信用分介于 FICO700～ 800分，違約率為 1/123；信用分高于 FICO800分，違約率為 1/1292。 中國(guó)建設(shè)銀行的個(gè)人信用計(jì)分模型 ? 中國(guó)建設(shè)銀行的個(gè)人信用計(jì)分模型，是借鑒國(guó)外商業(yè)銀行的信用評(píng)分體系，并結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況設(shè)計(jì)而成的。該模型采用百分制，有自然情況、職業(yè)情況、家庭情況、與銀行關(guān)系四部分內(nèi)容組成（見下表）。 自 然 狀 況 項(xiàng)目 評(píng) 分 標(biāo) 準(zhǔn) 得分 年齡 25歲以下 26歲～ 35歲 36歲～ 50歲 50歲以上 2 4 6 4 性別 男 女 1 2 婚姻 狀況 已婚有子女 已婚無(wú)子女 未婚 其他 5 4 3 2 健康 狀況 良好 一般 差 5 3 1 文化 程度 研究生以上 本科 大專 8 6 4 中專、高中 其他 2 1 戶口 性質(zhì) 常住戶口 臨時(shí)戶口 2 1 中國(guó)建設(shè)銀行的個(gè)人信用計(jì)分模型 職業(yè)情況 單位類別 機(jī)關(guān)事業(yè) 國(guó)營(yíng)企業(yè) 集體企業(yè) 軍隊(duì) 6 4 3 5 個(gè)人獨(dú)資 個(gè)體經(jīng)營(yíng)戶 三資企業(yè) 其他 2 2 5 1 單位經(jīng)濟(jì)狀況 良好 一般 差 4 2 1 從事行業(yè) 發(fā)展前景 較好 一般 較差 4 2 1 崗位性質(zhì) 單位主管 部門主管 一般職員 6 4 2 崗位年限 2年以上 1～ 2年 1年以內(nèi) 3 2 1 職稱 高級(jí) 中級(jí) 初級(jí) 無(wú)職稱 4 2 1 0 月 收 入 10000元以上 8000元～ 10000元 5000元～ 8000元 4000元～ 5000元 12 10 9 8 3000元～ 4000元 2023元～ 3000元