检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘钰对外经济贸易大学

学位级别：硕士

目前各种所有制和组织形式的小企业已经成为我国国民经济的重要组成部分。但长期以来,小企业融资难、贷款难、结算难等金融服务滞后问题严重制约了小企业的发展。导致贷款难的主要因素是银行对小企业的信用疑虑使其谨慎放贷,因此解决小... 详细信息

目前各种所有制和组织形式的小企业已经成为我国国民经济的重要组成部分。但长期以来,小企业融资难、贷款难、结算难等金融服务滞后问题严重制约了小企业的发展。导致贷款难的主要因素是银行对小企业的信用疑虑使其谨慎放贷,因此解决小企业贷款难问题关键是做好信用评估。本文比较了几种信用评级方法的适用性,试图将信用评分法用于小企业信贷风险评估,并基于Logistic回归建立信用评分模型进行实证分析,这对解决我国小企业贷款难问题具有一定的现实意义。第一部分从小企业自身、金融市场两个方面分析了小企业融资难的原因,指出解决该问题的关键是对小企业信用风险有效的评估。第二部分按信用评级方法发展演进顺序,对专家判断法、信用评分法和现代信用风险量化模型的原理、适用性和优缺点进行简要的比较分析,得出信用评分法适合用于我国小企业信用风险评估。第三部分首先基于美国广泛应用小企业信用评分法的现实,分析其成功的原因和条件。小企业业主信用评分法能够在美国银行业广泛而深入的应用,是由美国成熟的消费信贷信用评分技术,完善的信用征信机制、发达的信息化网络技术和激增的小企业信贷业务量等原因共同促成的。然后从监管层、银行和社会征信制度的角度,对我国现阶段建立小企业信用评分模型的可行性进行分析。第四部分引入主成分分析法进行信用评分模型的指标选取,并基于Logistic回归建立适合我国小企业信贷的信用评分模型,最后用期望―预测表进行模型预测能力的分析。第五部分总结信用评分模型的局限性,并指出实际应用中需要注意的问题,如动态调整模型、定量分析与定性分析相结合,与信贷决策模型、贷后监测模型配合发挥作用等。

关键词：信用评分模型信用风险小企业贷款

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

信用评分模型理论研究及实施

信用评分模型理论研究及实施

引用

作者：朱金丹北京大学

学位级别：硕士

现各金融机构传统的信贷审批决策通常依据各金融机构内部制定的审批政策、客户的个人申请资料、征信报告及审批人员的个人经验对申请人进行综合判断，从而决定是否对该申请人进行审批以及确定审批额度，这种信贷审批容易出现审批决策受... 详细信息

现各金融机构传统的信贷审批决策通常依据各金融机构内部制定的审批政策、客户的个人申请资料、征信报告及审批人员的个人经验对申请人进行综合判断，从而决定是否对该申请人进行审批以及确定审批额度，这种信贷审批容易出现审批决策受审批人员主观因素影响，并导致审批结果不一致等问题，针对这种问题，评分模型可提供一种客观、一致、有效的信贷决策工具。\n 评分模型是通过风险定量的方式对申请人的信贷风险进行度量和风险排序，从而做出信贷审批决策。评分模型因其建模基础为对未来信用表现具有预测能力的历史数据，建模方法为运用统计方法进行回归分析，因此有其做出的信贷决策具有客观性、一致性、准确性，并能提高信贷决策审批效率。\n 本文首先分析信贷过程及评分模型以往建模过程中出现的各种问题，并以此确定本文的主要研究范围为申请评分模型。为研究申请评分模型，本文先对评分模型开发的数据要求，分别从开发的历史数据时间要求、质量要求、数据量要求、数据来源渠道等方面对评分模型的数据要求进行了详细的分析。\n 本文重点对评分模型建模的基本原理及方法进行研究和检验（数据为随机产生），其中变量选取分别采用并比较了InformationValue、Spearman排序统计量、Chi-Square统计量等方法对模型的变量进行分析和比较；模型选取上，分别采用了Logistic回归（为现评分模型常用建模方法）和线性回归分别进行建模并进行有效性比较分析；在对模型的区分度测量中，采用了K-S统计量、ROC、GINI系数、区分度统计量（峰线的偏离度）等方法对模型的好坏账户的区分能力、预测能力进行测量和检验。本文通过对各种主要评分模型的建模方式进行研究和检验，分析不同建模方式所建模型的差异性和有效性，并通过区分度统计量进行模型检验，从而比较哪种模型为申请评分模型的最佳建模方式。\n 本文不仅对评分模型的风险估测能力、账户坏账概率等方面进行研究，而且从多维度对模型进行拓展研究，分别从模型对利润预测能力、业务增量预测能力（业务规模取决于业务增量大小）及坏账损失概率等角度对模型进行拓展，以评分模型为基础衡量和预测风险、利润、业务增量等方面的相关关系，找出适合风险、利润和业务规模等多方面的最佳平衡点，并以此作为设定模型准入分数的有效区间，该模型从实际应用的角度给信贷决策者提供了包括风险、利润和业务规模在内的多维度精确度量的分析预测工具。

关键词：信用评分模型金融机构风险定量审批决策估测能力

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

信用评分模型在中小企业信贷风险管理中的应用

信用评分模型在中小企业信贷风险管理中的应用

引用

作者：张世建华东理工大学

学位级别：硕士

传统银行通常根据企业的财务状况结合经验模型来控制和管理信贷风险,而其中企业的财务状况有着决定性的作用,一般只有大的企业才具有融资资格,而中小企业由于信息不对称很难融到所需资金。随着互联网金融大数据时代的到来,传统的风险管... 详细信息

传统银行通常根据企业的财务状况结合经验模型来控制和管理信贷风险,而其中企业的财务状况有着决定性的作用,一般只有大的企业才具有融资资格,而中小企业由于信息不对称很难融到所需资金。随着互联网金融大数据时代的到来,传统的风险管理水平已经无法满足日益增加的企业融资需求,尤其中小企业的迅猛发展使得融资需求更加的迫切。信用评分模型是利用一切可以得到的数据公正地评估中小企业的融资能力和信贷风险,并科学地管理中小企业的信贷风险,给予中小企业较为公平的融资环境。本文在介绍了目前国内中小企业融资现状和信用风险模型的概念的基础上,对比传统银行业的风险管理方法,探讨了互联网金融的风险管理框架和基本方法。同时,本文阐述了数据的来源和重要性,以及信用评分模型的开发过程和风险管理的策略应用。具体地,运用数据分析的方法,采用统计模型中较为常用的逻辑回归来对中小企业的信用风险进行预测分析,进而,提出若干科学公平的信贷风险管理政策和策略,对控制风险提高效益,优化风险管理的流程起到了一定的借鉴意义。

关键词：风险管理信用评分模型逻辑回归中小企业

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

信用评分模型在个人住房抵押贷款风险管理中的应用

信用评分模型在个人住房抵押贷款风险管理中的应用

引用

作者：周彦宁中山大学

学位级别：硕士

受美国次级贷危机的警醒，住房按揭贷款的风险管控已经引起全球金融服务机构的重视和反思。影响个人住房按揭贷款风险的因素种类很多，有借款人因素、抵押物因素、市场因素、国家政策因素等等。个人信用评分将帮助风险管理人员识别和降... 详细信息

受美国次级贷危机的警醒，住房按揭贷款的风险管控已经引起全球金融服务机构的重视和反思。影响个人住房按揭贷款风险的因素种类很多，有借款人因素、抵押物因素、市场因素、国家政策因素等等。个人信用评分将帮助风险管理人员识别和降低风险。个人信用评分是银行或其他金融机构利用所获得的关于信用申请人的信息，进行风险预测的一种方法和技术。它是把数学和统计学用于个人信贷发放决策，对个人履行各种承诺的能力和信誉程度进行全面评价，确定信用等级和信贷限额的一种方法。本文研究的个人信用评分问题来源于与广州亿达公司有密切合作的几家商业银行的住房贷款业务，目的是开发信用评分模型并验证评分模型。训练及测试的数据均来自于近期中国内地的房地产交易数据，具有很好的真实性和时效性。本文介绍了个人住房贷款的风险点以及个人信用评分的国内外研究现状，并且结合中国现在的房贷市场状况，将逻辑回归、决策树、BP神经网络和RBF神经网络四种数据挖掘模型运用于个人住房贷款的信用评分建模，给出了各种模型的参数选择和参数估计以及结果检验的详细结论。本文对各种模型的有效性进行了对比分析，除了比较总的正确分类率外，还将各模型的第一类错误率及第二类错误率进行比较，这在一定程度上弥补了以总的正确分类率为唯一比较标准所造成的缺陷。比较结果表明，BP神经网络和RBF神经网络具有良好的预测精度，其第一类错误率和第二类错误率都控制在比较满意的水平，但其业务可解析性较差。逻辑回归模型虽然不是精度最高的模型，但是它有很好的业务可解释性。对于决策树模型，只要提供足够的数据，也有可能得出有效的且具有可解释性的模型。

关键词：信用评分模型住房抵押贷款风险管理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于两阶段思想处理拒绝推断的信用评分模型

引用

数理统计与管理 2012年第6期31卷 1049-1060页

作者：张景肖魏秋萍姜玉霞张波中国人民大学应用统计研究中心统计学院北京100872

本文首先从数据缺失机制的角度分析了信用评分模型的开发和应用中所存在的样本偏差问题,提出了可以用拒绝推断来处理此类问题;然后在曾经被应用于拒绝推断问题处理的Heckman两阶段模型的基础上,提出了用拟似然两阶段模型和广义偏线性模... 详细信息

本文首先从数据缺失机制的角度分析了信用评分模型的开发和应用中所存在的样本偏差问题,提出了可以用拒绝推断来处理此类问题;然后在曾经被应用于拒绝推断问题处理的Heckman两阶段模型的基础上,提出了用拟似然两阶段模型和广义偏线性模型这两种新的两阶段方法来处理信用评分模型中的拒绝推断问题。经过实证分析发现,应用这两种方法可以得到很理想的结果。另外根据本文的研究,人行征信这类外部数据是拒绝推断最有效的方法,如果此类数据缺乏,则用拟似然两阶段模型和广义偏线性模型是比较有效的拒绝推断方法。

关键词：信用评分模型拒绝推断两阶段模型拟似然广义偏线性模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于核函数法进行拒绝推断的信用评分模型

引用

统计与决策 2012年第12期28卷 4-8页

作者：魏秋萍张景肖张波中国人民大学应用统计研究中心统计学院北京100872

文章分三种情形说明了信用评分模型的开发和应用存在样本偏差,需要使用拒绝推断来校正样本偏差,并提出了核函数推断法来做拒绝推断。在此基础上文章还做了相应的实证分析,获得了比较理想的结果。根据文章的研究,人行征信这类外部数据是... 详细信息

文章分三种情形说明了信用评分模型的开发和应用存在样本偏差,需要使用拒绝推断来校正样本偏差,并提出了核函数推断法来做拒绝推断。在此基础上文章还做了相应的实证分析,获得了比较理想的结果。根据文章的研究,人行征信这类外部数据是拒绝推断最有效的方法,如果此类数据缺乏,则核函数推断法是一种有效的拒绝推断方法。

关键词：信用评分模型拒绝推断核函数推断优比

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于偏最小二乘方法的信用评分模型

引用

统计与决策 2012年第10期28卷 4-6页

作者：魏秋萍张景肖中国人民大学应用统计研究中心统计学院北京100872

为了克服信用评分模型中自变量存在多重共线性的问题,文章引入了偏最小二乘思想,即采用限制预测值的偏最小二乘回归和偏最小二乘Logistic回归来创建信用评分模型。偏最小二乘法可以同时解释因变量和自变量的变异,在实际运用中更加符合... 详细信息

为了克服信用评分模型中自变量存在多重共线性的问题,文章引入了偏最小二乘思想,即采用限制预测值的偏最小二乘回归和偏最小二乘Logistic回归来创建信用评分模型。偏最小二乘法可以同时解释因变量和自变量的变异,在实际运用中更加符合信用评分模型的特点。实证研究的结果表明,利用这两种偏最小二乘模型创建的信用评分模型具有很好的准确性和稳定性。

关键词：信用评分模型限制预测值的偏最小二乘回归偏最小二乘Logistic回归

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

国家助学贷款信用评分模型的构建及运用研究--以广东商学院为例

引用

高教探索 2009年第2期 131-134页

作者：林莉广东商学院信息学院党总支广州510320

大学生个人信用制度的缺损是实施国家助学贷款政策的"瓶颈"。本文致力于建立一个国家助学贷款信用评分模型,用于预测贷款人(困难学生)将来可能的信用度,并以此作为贷款决策的重要依据。

关键词：助学贷款信用评分模型层次分析法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

消费信贷信用评分模型及实证研究

消费信贷信用评分模型及实证研究

引用

作者：王连上海财经大学

学位级别：博士

一直以来,收益最大化是商业银行追求的目标,然而,风险与收益并存,要获得高收益就必须承受高风险。商业银行在经营过程中会时刻面临信用风险等非系统性风险以及市场风险等系统性风险。世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银行破产... 详细信息

一直以来,收益最大化是商业银行追求的目标,然而,风险与收益并存,要获得高收益就必须承受高风险。商业银行在经营过程中会时刻面临信用风险等非系统性风险以及市场风险等系统性风险。世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银行破产的主要原因就是信用风险。\n 消费信贷在过去50多年取得了巨大发展,很多发达国家的银行零售业务和消费信贷市场份额都超过公司债的50％。但是继2007年爆发的美国次级债危机和紧随其后的全球信用紧缩后,消费信贷才逐渐引起消费者、贷款机构和银行管理部门的足够重视。\n 20世纪60年代信用卡的诞生及广泛应用极大推动了个人信贷业务的发展,为了应对个人信贷业务的单笔业务资金规模小、业务复杂且数量庞大等特点,以计算机技术为核心、以取代人力为特征的大规模自动化处理方法--信用评分便应运而生。《巴塞尔新资本协议》对银行监管提出了更高要求,要求银行使用内部评级模型来估算监管资本量,提出违约概率、违约损失率等风险指标来度量信用风险。对零售贷款组合而言,信用评分模型便是这些内部评级模型,但为此目的,要对信用评分系统的要求做相应修改,只对客户按风险进行正确排序是远远不够的,因为要根据评分系统预测的违约概率设置监管资本量,这就对账户水平的客户违约概率预测准确性提出了要求和挑战。自2005年以来,中国信用卡进入了几何级数的增长阶段,数据显示:2010年第1季度,信用卡授信总额1.48万亿元、期末应偿信贷总额2485.83亿元,其中,信用卡逾期半年未偿信贷总额88.04亿元。\n 在这种背景下,本文以消费信贷领域的信用卡产品为研究对象,在现有常用信用评分模型基础上,根据统计学知识进行多方面改进,对信用卡申请人进行评分,并对改进的信用评分模型的性能进行多方面评估和比较。本文的研究遵循以下思路过程:\n 第一章为导论,介绍本文的研究背景、研究意义,并介绍国内外相关研究现状,概括本文的主要研究内容和本研究的主要贡献;\n 第二章从个人信用评分的历史背景出发,对信用评分领域用到的基本概念和术语进行梳理,并着重讨论了建立信用评分模型的数据的处理方法:首先对好坏客户的内涵进行界定,其次讨论如何选择和确定建模样本,最后讨论如何选择、分析变量以及如何对变量进行粗分组处理；\n 第三章确定建立信用评分模型的各种常用方法:统计学方法和非统计学方法,并对各种模型的优缺点进行评价；\n 第四章讨论信用评分系统性能检验的三个方面:好坏客户判别能力度量统计量、客户分类预测准确性度量统计量和客户违约概率预测校准度量统计量；\n 第五章考虑对常用评分模型进行改进并进行实证分析:首先对建模特征变量进行分析和粗分组处理并转化成虚拟变量,继而分别用能产生加性评分卡的三种常用方法--Logistic回归、判别分析和线性规划方法建立评分卡,并对评分卡性能度量的三个方面进行对比研究；最后,为了提高信息利用效率,提出常用模型的改进方法:在广义线性模型背景下,对连续变量不设定具体的函数形式,将其以非参数形式进入模型,并和粗分组后的Logistic回归模型建立的评分卡进行性能比较；\n 第六章在第五章将粗分组后的特征项都转化成虚拟变量的基础上,提出改进方法:为解决大量虚拟变量之间不同程度的共线性问题,在Logistic回归模型前提下引入偏最小二乘法处理虚拟变量之间的多重共线性,建立PLS Logistic回归评分模型并将之与不考虑共线性的经典Logistic回归评分模型进行了5个方面的性能比较；\n 第七章为全文的结束语,对第二章到第六章的内容和相关结论做了总结和回顾,并指出本文研究的不足之处以及进一步的研究方向。\n 本文的研究建立在现有文献基础之上,在以下几个方面做了尝试和突破:\n 一、为提高信息利用效率,对连续特征变量不设定具体的函数形式,将其以非参数形式进入模型,在广义线性模型背景下分别采用spline和LOESS两种光滑方法进行估计。\n 当前,信用评分领域对连续特征变量的普遍处理方式是将其按观测值大小8等分、10等分或20等分,然后将每个等分当作定序变量进行粗分组处理,这些处理的确能反映出连续变量对违约风险的非线性影响,但在进行分割的过程中会丢失大量信息,不能完全反应该原始变量的影响,为了提高信息利用效率,本研究在广义线性模型背景下,对连续特征变量不设定具体的函数形式,将其以非参数函数形式进入模型,分别采用spline和LOESS两种光滑方法对单变量非参数函数进行估计,这样处理既保留了Logistic回归模型的可解释性,又避免像神经网络模型那样的“黑箱效应”。\n 二、为增加模型的稳健性,引入偏最小二乘法解决解释变量间的多重共线性,用偏最小二乘成分而非原始解释变量建立评分模型,模型自由度大大降

关键词：消费信贷信用卡产品信用评分模型判别度量违约概率 Logistic回归

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

消费信贷风险管理中的信用评分模型研究

消费信贷风险管理中的信用评分模型研究

引用

作者：魏秋萍中国人民大学

学位级别：博士

消费信贷是金融机构面向消费者个人的信贷业务，如住房贷款、汽车贷款和信用卡等。这类业务数量众多，单笔金额相对较小。人工审批耗时费力，银行为了在控制信用风险的前提下提高审批的效率，必须借助信用评分模型来判断哪些申请人将是... 详细信息

消费信贷是金融机构面向消费者个人的信贷业务，如住房贷款、汽车贷款和信用卡等。这类业务数量众多，单笔金额相对较小。人工审批耗时费力，银行为了在控制信用风险的前提下提高审批的效率，必须借助信用评分模型来判断哪些申请人将是好客户可以给予审批，哪些将是坏客户应该拒绝他的申请。本文围绕如何创建信用评分模型展开研究。\n 全文共有七章内容:第一章为引言，介绍了信用评分模型的业务背景、相关问题的研究现状和本文的主要研究内容与创新之处;第二章讨论了信用评分模型的变量选择问题;第三章探讨了信用评分模型的建模方法;第四章讨论了如何针对信用评分模型中的坏客户识别是稀有事件类的识别这一本质特征改进建模方法，提高信用评分模型的预测准确性;第五章研究了信用评分模型的拒绝推断问题;第六章讨论了信用评分模型的评价准则问题;最后一章总结了研究成果并对未来进一步研究做出展望。\n 第一章介绍了信用评分模型的业务应用价值，介绍了近五六十年来信用评分模型的发展历史，也介绍了相关问题的研究现状，并概述了本文的主要研究内容和创新之处。\n 第二章讨论了信用评分模型的变量选择问题。信用评分模型的自变量有两种来源，主要来自申请人在申请消费信贷业务时出示的特征信息和申请人在人民银行征信系统中的历史信用信息及其衍生变量。这些信息组成的自变量往往有上百个，其中有显著影响因变量的，也有与因变量无关的。筛选重要变量是信用评分模型的关键环节。本章首先介绍了学术研究领域对变量选择的研究，也介绍了信用评分领域常用的变量选择方法——Ⅳ值和Gini指数，并指出了它们的局限性，即必须首先把连续变量转换成离散变量。在现代信用评分技术中，连续变量离散化不再是必要手段。本章提出了利用判断离散变量与因变量之间关联强度的Cramer\'s V统计量来补充离散变量的筛选方法，同时引入统计理论中变量聚类方法的1-R2 ratio和多重共线性诊断统计量来扩充信用评分模型中连续变量的筛选方法。\n 第三章探讨了信用评分模型的建模方法。由于建模技术的进一步发展，银行希望用更精确、更多样化的模型来保证预测结果的准确性。本章简要介绍了Logistic回归、决策树、神经网络和支持向量机这四种常用的评分模型。为了克服信用评分模型中自变量存在多重共线性的问题，引入了限制预测值的偏最小二乘回归模型和偏最小二乘Logistic回归模型来创建信用评分模型。偏最小二乘法的核心思想是用自变量的主成分来解释因变量，可以同时解释因变量和自变量的变异，因此在业务逻辑上更加符合信用评分模型的特点。实证研究的结果也表明了，用限制预测值的偏最小二乘回归和偏最小二乘Logistic回归创建信用评分模型具有很好的准确性和稳定性。\n 第四章讨论了如何针对坏客户识别是稀有事件类识别的本质特征改进建模方法，提高信用评分模型的预测准确性。中国人的消费习惯促使商业银行消费信贷业务的坏客户是稀有事件类，建模样本中好坏客户的分布极其不平衡，是不平衡数据。本章在用极大似然法估计模型参数的前提假设下，从模型残差的方差的角度，讨论了从大众类中识别稀有事件类为什么有难度，并借鉴了机器学习中处理不平衡数据的特殊抽样法和组合算法来探讨建模样本为稀有事件的信用评分模型的改进，并做了实证研究大都获得了理想的效果。同时也证明了必须对用特殊抽样方法创建的模型做预测校正才可以应用于新样本的预测，并给出了经验校正公式。\n 第五章讨论了信用评分模型的拒绝推断问题。信用评分模型的开发样本来自曾经被批准的申请人，而应用样本是所有的申请人组成的总体。开发样本和应用样本并不是来自同一个总体。本文首先证明了信用评分模型的开发和应用存在样本偏差，需要使用拒绝推断把曾经被拒绝的申请人纳入建模样本中。提出了总体先验校正法和核函数推断法（包括最相似法、加权平均法和Q1加权平均法三种方法）这两类新的拒绝推断方法，并做了相应的实证分析，获得了比较理想的结果。\n 第六章介绍了信用评分模型中常用的评价准则，用实证分析的结果指出迷信AUC和K-S统计量这两个评价指标可能会有误导，并对局限较大的K-S统计量做了改进。\n 最后一章对本文的研究做了总结，对未来进一步的研究提出了展望。兼顾风险和收益两个维度的信用评分模型和多分类的信用评分模型是未来值得研究的问题，它们也更有利于消费信贷业务的精细化风险管理。

关键词：消费信贷风险管理信用评分模型收益率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：