個人信用評分組合模型研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、由于中國信貸業(yè)務(wù)的高速發(fā)展,金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險管理體系面臨著嚴(yán)峻考驗。近些年各大銀行將個人信貸業(yè)務(wù)視為銀行業(yè)務(wù)的重要組成部分,信用卡消費、個人汽車貸款、耐用品貸款、住房按揭貸款、助學(xué)貸款等各種個人消費貸款業(yè)務(wù)的快速發(fā)展需要銀行等金融機(jī)構(gòu)具備快速高效的業(yè)務(wù)處理能力。個人信用評分技術(shù)處理信貸業(yè)務(wù)具有快速高效、標(biāo)準(zhǔn)、定量的特點,這使得個人信用評分方法受到廣泛關(guān)注和研究。雖然信用評分技術(shù)在國外發(fā)達(dá)國家已經(jīng)發(fā)展成熟,但是在國內(nèi)還處于起步階段。國內(nèi)不

2、管是對指標(biāo)體系的選擇還是模型的建立都沒有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),各商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)都有各自的指標(biāo)體系,使用的方法也嚴(yán)格保密。目前國內(nèi)個人信用評分模型研究的方法主要分為統(tǒng)計方法與非統(tǒng)計方法,研究重點在模型的精度和穩(wěn)定性方面,很多模型得不到推廣的主要原因是兩者不能很好的統(tǒng)一。
  本文在分析比較國內(nèi)外機(jī)構(gòu)對個人信用評分指標(biāo)體系選擇的差異后,結(jié)合真實樣本數(shù)據(jù),建立適當(dāng)?shù)男庞迷u分指標(biāo)體系。然后選擇個人信用評分中常用的模型,根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對單個模型

3、建模并進(jìn)行實證分析,比較各個模型的預(yù)測效果。預(yù)測結(jié)果顯示Logistic回歸模型雖然預(yù)測精度比最高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)低,但模型穩(wěn)定性好;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度最高,但模型不穩(wěn)定;Bayes判別的精度和穩(wěn)定性都不錯,但是模型的限制比較嚴(yán)格;決策樹的預(yù)測精度與穩(wěn)定性在四個模型中最差。為了得到精度較高與穩(wěn)定性好的模型,本文首次運用優(yōu)勢矩陣法也即Odds-Matrix來篩選模型和估計模型的權(quán)值系數(shù),得到精度和穩(wěn)定性都比單個模型好的Logistic回歸和神經(jīng)

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