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銀行個人信用評估方法研究

發(fā)表時間:2006/1/9 12:27:42

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(fèi)信貸調(diào)查業(yè)務(wù)的報告機(jī)構(gòu)。年下半年,建設(shè)銀行濟(jì)南分行出臺的《個人信用等級評定辦法》在信用評估方面進(jìn)行了嘗試。該辦法對不同的指標(biāo)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(wù)的需要,國內(nèi)越來越多金融機(jī)構(gòu)以業(yè)務(wù)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(yàn)為主。而國外在信用評估方面已經(jīng)有人做了大量的工作,提出了有評分模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)的、統(tǒng)計(jì)學(xué)的、信息學(xué)的方法,取得了一定的效果,特別是評分模型,更是成為西方發(fā)達(dá)國家信用評分事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)。
  二、常用評估方法
  標(biāo)準(zhǔn)數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型

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型假設(shè)違約概率服從累積正態(tài)分布,即
 。ǎ┚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(fēng)險和低違約風(fēng)險類別。線性判別模型假定信用變量對這種劃分的影響是線性的。
  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
  數(shù)據(jù)挖掘從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識,其任務(wù)可以分為描述和預(yù)測兩類,用于信用評估,可對客戶進(jìn)行分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、預(yù)測、偏差檢測等。其中多數(shù)用分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)和預(yù)測方法進(jìn)行個人信用評估。
  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(biāo)記已知的數(shù)據(jù)對象的分析,導(dǎo)出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型(或函數(shù)),用以預(yù)測類標(biāo)記未知的對象類。導(dǎo)出模式可以用分類規(guī)則、判定樹、數(shù)學(xué)公式或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等形式表示。
  關(guān)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(guān)聯(lián)規(guī)則形式:,即“∧∧∧∧”。
  預(yù)測
  把握分析對象發(fā)展的規(guī)律,對未來的趨勢作出預(yù)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(jìn)行評估未必能體現(xiàn)客戶真實(shí)的信用歷史狀況。為了將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)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(guān)聯(lián)規(guī)則的相似推薦方法,實(shí)現(xiàn)如下:
  應(yīng)用粗糙集理論對歷史數(shù)據(jù)記錄進(jìn)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(shí)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(jìn)行知識發(fā)現(xiàn),其定義如下:
  ,,,
  其中,:信息系統(tǒng)(決策表)
 。赫撚
 。簩傩约
 。骸挠成
  :屬性值域集合
  采用決策偏好信息的挖掘方法(參見文獻(xiàn)),對進(jìn)行屬性約簡并提取規(guī)則,形成不同支持度和信任度決策規(guī)則集合ф→Ψ(其中代表提取的規(guī)則數(shù)量,可根據(jù)實(shí)際情況確定),且是不重復(fù)的子集,ф是條件屬性,Ψ是決策屬性,ф、Ψ∈。
  對測試記錄與步驟提取的規(guī)則進(jìn)行相似性計(jì)算
  相似性是某種關(guān)系強(qiáng)度的度量,可以通過數(shù)值比較來衡量(參見文獻(xiàn))。因?yàn)闆Q策規(guī)則集合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(gòu)相同。測試集合中的任一組合(規(guī)則)對照中進(jìn)行相似性計(jì)算,得出⒈
  其中,:歸一化因子
 。ā疲
 。簩傩载暙I(xiàn)因子
 。w現(xiàn)數(shù)據(jù)特性或?qū)<医?jīng)驗(yàn),也可通過多種賦權(quán)綜合評價求得)
 。,):已知發(fā)生,也在同一組發(fā)生的概率
  多賦權(quán)綜合評價
  對上述步驟求得參照各個規(guī)則的支持度、信任度及相似性組成一個個對象、個指標(biāo)的矩陣*。
 。ǎ┻\(yùn)用變異系數(shù)法對進(jìn)行客觀賦權(quán)
  此時,第個 ……(未完,全文共2379字,當(dāng)前僅顯示1512字,請閱讀下面提示信息。收藏《銀行個人信用評估方法研究》