信用評分模型pdf

⑴ 信用評分模型是什麼分為哪些

1、信用評分模型是什麼？

信用評分模型是近年來興起的一種為了保障銀行和其他金融部門的金融安全而設立的一種關於人身金融許可權的劃定模型。該模型指根據客戶的信用歷史資料，利用一定的信用評分模型，得到不同等級的信用分數，根據客戶的信用分數，來決定客戶所可以持有的金額許可權，從而保證還款等業務的安全性。而隨著在現代社會和公司中，貸款，信用卡的作用日漸突出，信用評分模型的發展前景不可估量。

2、分為哪些？

（1）判別分析模型
判別分析法是對研究對象所屬類別進行判別的一種統計分析方法。進行判別分析必須已知觀測對象的分類和若干表明觀測對象特徵的變數值。判別分析就是要從中篩選出能提供較多信息變數並建立判別函數，使推導出的判別函數對觀測樣本分類時的錯判率最小。這種方法的理論基礎是樣本由兩個分布有顯著差異的子樣本組成，並且它們擁有共同的屬性。它起源於1936年Fisher引進的線性判別函數，這個函數的目的是尋找一個變數的組合，把兩個擁有一些共同特徵的組區分開來。

判別分析方法的優點適用於二元或多元性目標變數，能夠判斷，區分個體應該屬於多個不同小組中的哪一組。自身也存在不可避免的缺點:該模型假設前提是自變數的分布都是正態分布的而實踐中的數據往往不是完全的正態分布，從而導致統計結果的不可靠性。

（2）決策樹方法
決策樹模型是對總體進行連續的分割，以預測一定目標變數的結果的統計技術。決策樹構造的輸入是一組帶有類別標記的例子構造的結果是一棵二叉或多叉樹。構造決策樹的方法是採用自上而下的遞歸構造。在實際中為進行個人信用分析選取個人信用作為目標屬性，其他屬性作為獨立變數。所有客戶被劃分為兩類，即好客戶的和壞客戶，將客戶信用狀況轉換為是否好客戶」(值為1或0而後利用數據集合來生成一個完整的決策樹。在生成的決策樹中可以建立一個規則基。一個規則基包含一組規則每一條規則對應決策樹的一條不同路徑，這條路徑代表它經過節點所表示的條件的一條鏈接。通過創立一個對原始祥本進行最佳分類判別的決策樹，採用遞歸分割方法使期望誤判損失達到最小。

決策樹模型的優點:淺層的決策樹視覺上非常直觀，容易解釋;對數據的結構和分布不需做任何假設:可以容易地轉化成商業規則。它的缺點在干:深層的決策樹視覺上和解釋上都比較困難;決策樹對樣本量的需求比較大;決策樹容易過分微調於樣本數據而失去穩定性和抗震盪性。

（3）回歸分析法
回歸分析法是目前為止應用最為廣泛的一種信用評分模型這其中以著名的logistic回歸為代表。除此之外，線性回歸分析、probit回歸等方法亦屬於此類。最早使用回歸分析的Orgler他採用線性回歸模型制定了一個類似於信用卡的評分卡，他的研究表明消費者行為特徵比申請表資料更能夠預測未來違約可能性的大小。同數學規劃方法中一樣假設已經通過一定的方法從樣本變數中提取出了若干指標作為特徵向量回歸分析的思想就是將這些指標變數擬合成為一個可以預測申請者違約率的被解釋變數自然就是違約率p回歸分析中應用最廣泛的模型當屬線性回歸模型它是對大量的數據點中表現出來的數量關系模擬出一條直線，回日分析的目標就是使目標變數值和實際的目標變數值之間的誤差最小。因此最早將回歸方法應用於信用評分研究的模型，就是簡單的線性回歸模型，目前基於logistic回歸的信用評分系統應用最為普遍。

⑵ 阿里的芝麻信用評分模型流程以及步驟是什麼樣的

他這種是綜合一定的水平才會給你呢。你就是按照他們的規則，具體你去看他們規則就可以了。

⑶ 信用評估的個人信用評分

個人信用評分－－指信用評估機構利用信用評分模型對消費者個人信用信息進行量化分析，以分值形式表述。
個人綜合信用評分——指通過使用科學嚴謹的分析方法，綜合考察影響個人及其家庭的內在和外在的主客觀環境，並對其履行各種經濟承諾的能力進行全面的判斷和評估。
針對不同的應用，信用評分分為風險評分、收入評分、響應度評分、客戶流失（忠誠度）評分、催收評分、信用卡發卡審核評分、房屋按揭貸款發放審核評分、信用額度核定評分等。
綜合信用風險評分——鵬元 800
2005年4月底，鵬元徵信有限公司自主研發的個人綜合信用風險評分——「鵬元800」，正式對授信機構及個人提供信用評分查詢服務。
「鵬元 800」通過建立數學模型對個人信用信息進行統計分析，以預測未來一段時間內發生違約風險的可能性，並用一個分數綜合反應個人信用狀況。
該信用評分體系共設6個等級，從320分到800分，每80分一級， 把個人信用狀況詳細量化， 每個分數對應一個違約概率，分數越高表示違約風險越低 。
評分對應等級及違約概率圖示：
最低分 320 400 480 560 640 720 800 最高分
+ F + E + D + C + B + A +
分數構成：
評分模型選用了與個人信用相關的四十多個變數，概括起來可分為個人基本信息、銀行信用信息、個人繳費信息、個人資本狀況四類變數，其中，銀行信用信息所佔權重最大，接近50%，其餘三類變數所佔權重大致相當。
目前徵信系統資料庫中有銀行信用記錄的客戶僅占總體人群的25%，由於銀行信用信息是影響個人信用狀況最重要的變數，對於沒有銀行信用記錄的客戶，模型選取了其他與銀行信用相關的變數予以替代。今後隨著數據的逐漸完善，我們會將更多的變數加入模型，不斷提高模型的准確性、精確度和普適性。
企業信用評級
企業信用評級（Enterprise Credit Rating）,信用評級作為一個完整的體系，包括信用評級的要素和指標、信用評級的等級和標准、信用評級的方法和模型等方面的內容。其中信用評級指標和信用評級方法是信用評級體系中最核心的兩個內容，同時又是信用評價體系中聯系最緊密、影響最深刻的兩個內容。

⑷ 信用評分模型的信用評分模型

信用評分公司與信用管理局
● 在信用評分領域有兩個非常重要的方面：
客戶信用資料的收集：是指在信用消費中，通過調查了解申請授信的消費者個人的信用信息。
利用信用評分模型進行評分: 是指輸入客戶信用資料，通過信用評分模型得到客戶的信用分數，確定客戶的信用等級。
● 基於上述兩個重要方面，在信用評分發展過程中，逐漸產生了提供不同專業服務的公司：
信用評分專業公司: 它們主要根據業務需要開發各種不同的信用評分模型，將模型提供給商業銀行、貸款機構、電信公司、保險公司以及信用管理局等需要信用評分的公司。之所以有這 樣的專業公司存在，主要是因為每一家商業銀行、貸款機構的經營是不同的，從目標客戶的選擇到客戶服務的水平，即使在同一個城市裡，也會有差別，所以開發模 型所依賴的數據是不同的，信用評分模型也因此而各異。
信用管理局: 它們提供客戶的信用資料以及客戶的信用報告。信用管理局通過常年收集、積累數據，建立個人或企業信用資料資料庫，並向金融機構提供消費者個人信用有償調查 報告服務。信用管理局收集的客戶資料主要包括4個方面：身份信息，公共記錄，支付歷史和查詢記錄。信用局的基本工作就是收集個人或企業的信用記錄，建立完 善的數據管理中心，合法地向金融機構提供有償個人信用報告服務。

⑸ 什麼是信用評分模型

信用評分模型是近年來興起的一種為了保障銀行和其他金融部門的金融安全而設立的一種關於人身金融許可權的劃定模型。該模型指根據客戶的信用歷史資料，利用一定的信用評分模型，得到不同等級的信用分數，根據客戶的信用分數，來決定客戶所可以持有的金額許可權，從而保證還款等業務的安全性。而隨著在現代社會和公司中，貸款，信用卡的作用日漸突出，信用評分模型的發展前景不可估量。

⑹ 信用評分模型是無監督還是有監督的

看依據什麼模型，主要還是有監督多一些。

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書名：信用評分模型技術與應用

作者：陳建

豆瓣評分：6.5

出版社：中國財政經濟出版社

出版年份：2005-11

頁數：285

內容簡介：

《信用評分模型技術與應用》理論聯系實際，深入淺出地闡述了信用評分模型的概念、種類、優越性及其在各種金融管理活動中的重要應用，對信用評分模型的數據基礎、數據挖掘的技術方法、信用評分模型的發展流程等進行了系統的分紹，對於一些在管理實踐中廣泛運用的模型如信用局評分模型(風險、收益、破產等)、市場營銷評分模型(市場反應、轉賬傾向等)、申請風險評分模型、行為評分模型(欺詐性申請、欺詐性交易)等模型的開發技術和應用策略進行了具體的闡述，並對信用評分模型的實施、管理、跟蹤、檢驗等最佳操作經驗進行了翔實的論述。

⑻ 信用評分模型的信用評分的方法

利用數據挖掘技術構建信用評分模型一般可以分為10個步驟，它們分別是：業務目的確定、數據源識別、數據收集、數據選擇、數據質量審核、數據轉換、數據挖掘、結果解釋、應用建議和結果應用。這些可以形象地表示為（圖一）：
1) 商業目標確定: 明確數據挖掘的目的或目標是成功完成任何數據挖掘項目的關鍵。例如，確定項目的目的是構建個人住房貸款的信用評分模型。
2) 確認數據源識別: 在給定數據挖掘商業目標的情況下，下一個步驟是尋找可以解決和回答商業問題的數據。構建信用評分模型所需要的是關於客戶的大量信息，應該盡量收集全面的信 息。所需要的數據可能是業務數據，可能是資料庫/數據倉庫中存儲的數據，也可能是外部數據。如果沒有所需的數據，那麼數據收集就是下一個必需的步驟。
3) 數據收集: 如果銀行內部不能滿足構建模型所需的數據，就需要從外部收集，主要是從專門收集人口統計數據、消費者信用歷史數據、地理變數、商業特徵和人口普查數據的企業購買得到。
4) 數據篩選: 對收集的數據進行篩選，為挖掘准備數據。在實際項目中，由於受到計算處理能力和項目期限的限制，在挖掘項目中想用到所有數據是不可能實現的。因此數據篩選是必不可少的。數據篩選考慮的因素包括數據樣本的大小和質量。
5) 數據質量檢測: 一旦數據被篩選出來，成功的數據挖掘的下一步是數據質量檢測和數據整合。目的就是提高篩選出來數據的質量。如果質量太低，就需要重新進行數據篩選。
6) 數據轉換: 在選擇並檢測了挖掘需要的數據、格式或變數後，在許多情況下數據轉換非常必要。數據挖掘項目中的特殊轉換方法取決於數據挖掘類型和數據挖掘工具。一旦數據轉換完成，即可開始挖掘工作。
7) 數據挖掘: 挖掘數據是所有數據挖掘項目中最核心的部分。在時間或其它相關條件（諸如軟體等）允許的情況下，最好能夠嘗試多種不同的挖掘技巧。因為使用越多的數據挖掘 技巧，可能就會解決越多的商業問題。而且使用多種不同的挖掘技巧可以對挖掘結果的質量進行檢測。例如：在構建信用評分模型時，分類可以通過三種方法來實 現：決策樹，神經分類和邏輯回歸，每一種方法都可能產生出不同的結果。如果多個不同方法生成的結果都相近或相同，那麼挖掘結果是很穩定、可用度非常高的。 如果得到的結果不同，在使用結果制定決策前必須查證問題所在。
8) 結果解釋: 數據挖掘之後，應該根據零售貸款業務情況、數據挖掘目標和商業目的來評估和解釋挖掘的結果。
9) 應用建議：數據挖掘關鍵問題，是如何把分析結果即信用評分模型轉化為商業利潤。
10) 結果應用：通過數據挖掘技術構建的信用評分模型，有助於銀行決策層了解整體風險分布情況，為風險管理提供基礎。當然，其最直接的應用就是將信用評分模型反饋到銀行的業務操作系統，指導零售信貸業務操作。 數 據挖掘方法可以依據其功能被分成4組：預估模型、分類、鏈接分析和時間序列預測。每一項功能都可以被開發和修改成為適應不同業務的應用。比如: 分類模型可以被運用到建立信用風險評分模型、信用風險評級模型、流失模型、欺詐預測模型和破產模型等。為實現數據挖掘的每一項功能，有許多不同的方法或算 法可以使用。
本文所討論的信用風險評分模型主要是屬於分類模型，所以用到的方法主要有分類分析和分割分析。分類分析主要方法包括：決策樹、神經網路、區別分析、邏輯回歸、概率回歸；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口統計分割、神經網路分割。