淺析如何對個人信貸客戶進行信用分析-閱讀頁
2025-07-04 14:25本頁面
【正文】 行量化, 然后, 將這些分值的總和與預先規(guī)定的接受———拒絕臨界分值比較, 如果貸款申請人總分低于接受———拒絕分值, 銀行則必須拒絕借款人的貸款申請。國外很多學者通過對個人信用評分的研究，提出了FICO評分模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯分析模型、判別分析法、線性歸法、Logistic回歸法、分類樹法、遺傳算法等各種評分模型和評分方法，采用數(shù)學、統(tǒng)計學、信息學等的知識。如今它是美國 Fairamp。目前，美國著名的三大信用管理局都使用FICO評分方法，每一份評估報告上都附有F工CO信用分。F工CO信用分計算的基本思想是，把借款人過去的信用歷史資料與數(shù)據(jù)庫中的全體借款人的信用習慣相比較，檢查借款人的發(fā)展趨勢是否跟經(jīng)常違約、隨意透支、甚至申請(2) Logit 評價模型。其基本模型為P =11 + ey , 其中y = co +Σ ni = 1CiXi ,Xi 為信用風險評定中的財務(wù)指標變量,P ∈ [0 ,1 ]為借款人的違約概率。當P 0. 551 時,該筆貸款為低風險貸款。(3) 分類樹方法。分類樹將統(tǒng)計分析和計算機運算相結(jié)合,既保持了多元參數(shù)、非參數(shù)統(tǒng)計的一些優(yōu)點,又克服了其不足。充分利用先驗信息處理數(shù)據(jù)間非同質(zhì)的關(guān)系。(4) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是一種具有模式識別能力,自組織、自適應、自學習特點的非參數(shù)方法,對數(shù)據(jù)的分布要求不嚴格,不僅具有非線性映射能力和泛化能力,而且有較強的“魯棒性”和較高的預測精度,這些都促使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信用風險評估領(lǐng)域得到長足的發(fā)展,如模式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、擴展的學習向量量化器和多層感知機等先后得到應用。而現(xiàn)在，越來越多的商業(yè)銀行借鑒國外銀行的個人信用評分方法，推出了自己的評分規(guī)定。銀行通過對信用申請人在信用申請書上所填的內(nèi)容，如性別、年齡、單位性質(zhì)、收入和家庭情況等來決定貸與不貸、貸多貸少以及期限長短。 1999年下半年，建設(shè)銀行濟南市分行出臺《個人信用等級評定辦法》，是我國首部借款人個人信用等級評定方法，將借款申請人的年齡、學歷、職業(yè)、家庭收入和家庭資產(chǎn)等信息資料匯集起來，形成十大指標體系。1999 年7 月，我國境內(nèi)首家開展個人信用聯(lián)合征信的專業(yè)資信機構(gòu)——上海資信有限公司正式成立，2000 年10 月，大連、廣州等市也相繼建立了個人信用服務(wù)中介機構(gòu)。這為我國建設(shè)個人信用聯(lián)合征信體系和健全個人信用制度積累了實踐經(jīng)驗，在協(xié)助商業(yè)銀行有效防范和規(guī)避金融風險、提高放貸效率發(fā)揮了重要作用。因此，商業(yè)銀行應該從內(nèi)部管理角度出發(fā), 進一步加強個人消費信貸風險防范意識, 加強對消費信貸風險的分析與識別, 構(gòu)建科學合理的個人消費信貸風險內(nèi)部防范機制, 并以此為支撐, 確保商業(yè)銀行個人消費信貸業(yè)務(wù)的良性循環(huán)。參考文獻：王曉峰.《試論商業(yè)銀行個人消費信貸風險信用評級體系的構(gòu)建》.詹愛群.《個人消費貸款與個人信用制度芻議》.貴州農(nóng)村金融 .2000年孫東升.《個人信用分析》.李平. 《加強信用分析, 促進消費信貸的健康發(fā)展》.華東經(jīng)濟管理2007年崔金朝.《我國個人信用評估體系探析》.邢臺 職 業(yè) 技 術(shù) 學 院 學 杜志剛.《銀行個人信用評估研究》.劉承智.《信用評估的“C”要素理論及其應用》.蒲立叢.《財務(wù)分析法一一個人消費信用貸款風險評估的探索》..林金豪.《商業(yè)銀行個人類貸款的風險分析及防范措施》.呂揚. 《對消費信貸中個人信用評價方法的探索》.南京理工大學碩士論文董姝嫻.《商業(yè)銀行個人信用評價研究》.華中科技大學碩士論文11 / 11
研究報告相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1