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銀行個人信用評估方法研究論文
在學習、工作生活中，大家對論文都再熟悉不過了吧，通過論文寫作可以培養(yǎng)我們的科學研究能力。如何寫一篇有思想、有文采的論文呢？下面是小編為大家整理的銀行個人信用評估方法研究論文，希望對大家有所幫助。
一、國內(nèi)外信用評估狀況比較
目前，中國除了上海之外，其它城市還沒有專營消費信貸調(diào)查業(yè)務的報告機構。1999年下半年，建設銀行濟南分行出臺的《個人信用等級評定辦法》在信用評估方面進行了嘗試。該辦法對不同的指標賦予不同的分值，對借款申請人的還款能力、信用狀況等做出綜合評價以決定貸款決策。隨著信貸業(yè)務的需要，國內(nèi)越來越多金融機構以業(yè)務對象的個人信用記錄直接作決策參考，或附以一些評分方法，但畢竟以主觀經(jīng)驗為主。而國外在信用評估方面已經(jīng)有人做了大量的工作，提出了有FICO評分模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、貝葉斯分析模型等等各種評估模型，并采用了各種數(shù)學的、統(tǒng)計學的、信息學的方法，取得了一定的效果，特別是FICO評分模型，更是成為西方發(fā)達國家信用評分事實上的標準。
二、常用評估方法
1.標準數(shù)理統(tǒng)計模型
基于標準數(shù)理統(tǒng)計理論的信用評分模型是對大量的個人消費貸款的歷史信用數(shù)據(jù)進行科學的歸納、總結(jié)、計算而得到的量化分析公式。在美國，不同的行業(yè)有不同的信用評分模型來幫助專業(yè)人士進行信用風險管理。
從概念上講，信用評分就是利用消費者過去的信用表現(xiàn)來預測其未來的信用行為。
信用評分模型的關鍵是科學合理地選出信用變量，并產(chǎn)生一個公式。信用評分模型的統(tǒng)計方法有線性概率模型、logit模型、probit模型以及線性判別(Discriminant)分析方法。
�。�1）線性概率模型
線性概率模型假設違約概率Y與信用變量X之間的關系是線性的， 用于解釋過去信用行為(違約或不違約)的信用變量及其重要性(系數(shù))被用來預測未來的信用行為。線性概率模型數(shù)學表達如下：
根據(jù)歷史樣本數(shù)據(jù)進行優(yōu)化計算，得出系數(shù)βj的估算值。
（2）Logit信用評分模型
Logit信用評分模型是采用數(shù)理統(tǒng)計的logit回歸方法建模分析。logit信用評分模型的分析方法如下：
這里，Y∈{0，1}是二元響應變量，表示信貸狀況；為logit概率累積分布函數(shù)。當Xj屬于度量變量時，Xj表示為第j個可度量變量；當Xj屬于范疇變量時，Xj表示為啞元變量向量。
�。�3）Probit信用評分模型
Probit 模型同樣能夠把違約概率的預測值限制在0和1之間。它與logit模型的不同在于probit模型假設違約概率服從累積正態(tài)分布(cumulative normal distribution)，即
�。�4）線性判別模型
判別模型根據(jù)過去觀察到的借貸者的信用特征，把他們劃分成高違約風險和低違約風險類別。線性判別模型(Linear Discriminant Model) 假定信用變量對這種劃分的影響是線性的。
2.數(shù)據(jù)挖掘技術
數(shù)據(jù)挖掘從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識，其任務可以分為描述和預測兩類，用于信用評估，可對客戶進行分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、預測、偏差檢測等。其中多數(shù)用分類、關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)和預測方法進行個人信用評估。
(1)分類
按分析對象的屬性、特征建立不同的組類描述事物。它基于對類標記已知的數(shù)據(jù)對象的分析，導出描述并區(qū)分數(shù)據(jù)類或概念的模型（或函數(shù)），用以預測類標記未知的對象類。導出模式可以用分類規(guī)則、判定樹、數(shù)學公式或神經(jīng)網(wǎng)絡等形式表示。
(2)關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)
某種事物發(fā)生時其他事物會發(fā)生的一種聯(lián)系，這些規(guī)則展示屬性－值頻繁地在給定數(shù)據(jù)集中一起出現(xiàn)的條件，關聯(lián)規(guī)則形式：X=>Y，即“A1∧...∧Am=>B1∧...∧Bm”。
(3)預測
把握分析對象發(fā)展的規(guī)律，對未來的趨勢作出預見，其表示形式與分類同。
三、一種基于歷史記錄規(guī)則相似性的綜合評估方法
由于國內(nèi)銀行業(yè)現(xiàn)有客戶記錄多數(shù)是不完整的，所以使用單一的方法進行評估未必能體現(xiàn)客戶真實的信用歷史狀況。為了將數(shù)據(jù)挖掘技術和數(shù)理統(tǒng)計完全基于記錄本身特征并與能夠體現(xiàn)專家判斷的評分很好地結(jié)合起來，本文提出一種基于關聯(lián)規(guī)則的相似推薦方法，實現(xiàn)如下：
1.應用粗糙集理論對歷史數(shù)據(jù)記錄進行屬性約簡及規(guī)則提取
粗糙集理論是數(shù)據(jù)表簡化和生成最小決策算法的有效方法，可以實現(xiàn)知識約簡，發(fā)現(xiàn)屬性表中的屬性依賴，從而在信息不完全環(huán)境下進行知識發(fā)現(xiàn)，其定義如下：
S=<U，A，F(xiàn)，V>
其中，S：信息系統(tǒng)（決策表）
U：論域
A：屬性集合
F：UXA→V的映射
V：屬性值域集合
采用決策偏好信息的挖掘方法（參見文獻[3]），對S進行屬性約簡并提取規(guī)則，形成不同支持度S和信任度C決策規(guī)則集合DN{ф→Ψ}（其中N代表提取的規(guī)則數(shù)量，可根據(jù)實際情況確定），且D是S不重復的子集，ф是條件屬性，Ψ是決策屬性，ф、Ψ∈A。
2.對測試記錄與步驟1提取的規(guī)則進行相似性計算
相似性是某種關系強度的度量，可以通過數(shù)值比較來衡量（參見文獻[4]）。因為決策規(guī)則集合D不能完全覆蓋所有測試記錄屬性值組合，而且決策表對象結(jié)構相同。測試集合SD中的任一組合（規(guī)則）Dd對照D中Dn進行相似性計算，得出SIM1、SIM2...SIMn
其中， B：歸一化因子
（B=1/ ∑Wi）
Wi：屬性i貢獻因子
�。w現(xiàn)數(shù)據(jù)特性或?qū)＜医?jīng)驗，也可通過多種賦權綜合評價求得）
SD（Dd，Dn）：已知Dd發(fā)生，Dn也在同一組發(fā)生的概率
3.多賦權綜合評價
對上述步驟求得參照各個規(guī)則的支持度S、信任度C及相似性SIM組成一個N個對象、3個指標的矩陣XN×3。
�。�1）運用變異系數(shù)法進行客觀賦權
此時，第j個指標的權重就是 這種加權方法是為了突出各指標的相對變化幅度，即變異程度。
（2）對X使用線性插值法進行規(guī)范化處理，得到規(guī)范化矩形ZN×3，對其使用互補判斷矩陣排序法求屬性權重：
I=1運用綜合賦權法將（1）、（2）兩個權向量進行有機集成，得到綜合權向量W=（W1，W2,......,WN）。傳統(tǒng)的綜合賦權有乘法合成歸一化、線性加權組合法、基于spearman等級相關系數(shù)綜合賦權法等，也可采用基于灰色關聯(lián)度的客觀權重綜合集成法。
最終求出測試記錄對各個規(guī)則的評價值fi=∑wj×zij ,(i=1,2,......,N),其中MAX（fi）就是與測試記錄最相似的規(guī)則,可將其決策偏好作為測試記錄的預期偏好。
四、結(jié)束語
基于歷史記錄規(guī)則相似性的綜合評估方法以客觀存在的記錄規(guī)則為依據(jù)，更好地保留數(shù)據(jù)特征并結(jié)合專家經(jīng)驗，評估結(jié)果更加客觀準確。
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