我國個人信用風險評估方法研究.pdf

1、在新中國成立后，我國建立了特色鮮明的計劃經濟體制，從而使得信用基礎非常脆弱，個人信用體制的發(fā)展受到嚴重的阻礙。隨著中國的改革開放，經濟體制由計劃經濟轉變?yōu)樯鐣髁x市場經濟，消費信用得到很好的發(fā)展，從而信用體制以及其風險管理日益受到關注。近期《2014-2020年社會信用體系建設規(guī)劃綱要》的頒布實施，作為中國第一部社會信用體系國家級建設專項規(guī)劃，開啟了中國社會信用體系規(guī)劃建設的新篇章;同時在2015年“信用中國”網站的開通，國家平臺先導工

2、程已上線運行，接入了各省區(qū)市和37個部門，對社會信用體系發(fā)展做出階段性成果。在國家開始高度重視信用體系發(fā)展的時期，更需要商業(yè)銀行、學術界不斷地開拓創(chuàng)新個人信用風險研究。
　　促進利用個人信用進行消費是當今社會經濟環(huán)境下擴大內需、促進經濟發(fā)展的重要方法。當前中國首當其沖的任務就是大力發(fā)展經濟，利用個人信用消費對國民經濟的增長起到推動力的作用，但是中國經濟還處于社會主義初級階段，個人信用方面的發(fā)展會遇到很多困難阻礙，從而個人信用風險很

3、難得到有效的控制。同時美國次貸危機，使得人們更加重視對個人信用風險的管理，因此本文研究個人信用風險評估方法更加具有現(xiàn)實意義。
　　經過回顧相關的研究，對于個人信用風險評估的研究逐步從定性向定量方向發(fā)展，國內的文獻往往僅局限于利用德國或澳大利亞公開信用數據庫對國外研究過的信用風險評估方法進行實證改進，只是單純的考慮信用評估方法，并沒有將中國特有的國情特征作為評估指標，缺乏適合中國實際狀況的評估指標體系。本文采用中國家庭金融調查中心的

4、調研數據作為個人信用風險評估的樣本數據，進一步對個人信用風險評估方法進行對比研究，從而發(fā)現(xiàn)更加有效的個人信用風險評估模型，促使中國個人信用風險評估指標體系更加健康快速的發(fā)展。本文主要從以下部分對國內個人信用風險評估方法進行研究。
　　一、本文首先從三個方面介紹道德中的信用，法律中的信用，經濟中的信用。對中國當前個人信用所面臨的主要風險因素進行分析，即社會經濟環(huán)境方面和放貸機構。從社會、經濟環(huán)境方面看風險主要集中在系統(tǒng)性風險、利率風

5、險、政策法律風險這三個方面。我們這里指的放貸機構主要是商業(yè)銀行。從放貸機構看，目前的主要風險包括個人信用風險、流動性風險、操作風險等。放貸機構所面對的最重要的風險之一是個人信用風險。個人信用風險主要表現(xiàn)在債務人的違約、借款人信用等級變化等。當前個人信用風險主要表現(xiàn)如下:借款人的履約能力降低、借款人的還款意愿模糊、虛假按揭。當前的操作風險主要集中在:銀行的貸款資格標準有所降低、銀行管理體制不完善、技術水平相對落后、缺失法律依據。流動性風險

6、主要指當前商業(yè)銀行資產和負債“期限錯搭”—“短存長貸”的現(xiàn)象，從而產生資金的流動性風險。
　　二、本文主要研究個人信用風險，歸納了個人信用風險評估流程分為以下四個部分:
　　(1)問題定義
　　(2)樣本數據收集及預處理;
　　(3)建立個人信用風險評估模型;
　　(4)模型的檢驗、解釋及其應用;
　　對主流的信用風險管理量化方法進行詳細介紹如專家判別法、羅切斯特(logistic)回歸、決策樹、神經

7、網絡等方法，并比較其優(yōu)缺點。
　　三、本文根據中國國情及借鑒國內外商業(yè)銀行的個人信用風險評估指標體系，最終初選出24項個人信用風險評估指標。我們將通過量化分析的方法對以上初選的24項指標進行個人信用風險識別能力的衡量，根據量化標準進一步對指標進行篩選，最終建立簡單、有效的個人信用風險評估體系。
　　對個人信用風險評估指標的識別能力進行判別:
　　第一、通過獨立樣本t檢驗，得出5個評估指標識別個人信用風險的能力比較差，相

8、對而言，其他的19個評估指標識別個人信用風險的能力比較強。所以我們需要將婚姻狀況、其他非金融資產、活期賬戶存款總額、持有現(xiàn)金額、遵守交通規(guī)則這5個評估指標剔除出個人信用風險評估指標體系。
　　第二、通過獨立樣本非參數統(tǒng)計檢驗得出，4個評估指標識別個人信用風險的能力比較差，相對而言，其他的20個評估指標識別個人信用風險的能力比較強。所以我們需要將婚姻狀況、其他非金融資產、活期賬戶存款總額、遵守交通規(guī)則這4個評估指標剔除出個人信用風險

9、評估指標體系。
　　四、本文將羅切斯特(logistic)逐步回歸統(tǒng)計方法進一步細分為ForwardStepwise羅切斯特(logistic)逐步回歸和Backward Stepwise羅切斯特(logistic)逐步回歸，將羅切斯特(logistic)逐步回歸模型應用到個人信用風險評估。
　　根據Forward Stepwise羅切斯特(logistic)逐步回歸的結果，從個人信用風險管理的角度考慮，需要對個人信用風險評

10、估指標體系中特別關注的是:年稅后貨幣工資、信用卡記錄、在銀行已經申請的貸款項目數、住房情況、專業(yè)技術職稱、政治面貌、股票賬戶。
　　根據Backward Stepwise羅切斯特(logistic)逐步回歸的結果，從個人信用風險管理的角度考慮，需要對個人信用風險評估指標體系中評估指標給予特別關注如下:年稅后貨幣工資、信用卡記錄、工作編制、在銀行已經申請的貸款項目數、是否為農業(yè)戶口、住房情況、專業(yè)技術職稱、政治面貌、股票賬戶。

11、>　　五、為了更好的評估個人信用風險，我們嘗試綜合羅切斯特(logistic)回歸分析方法和聚類分析方法的優(yōu)勢，本文采用了基于羅切斯特(logistic)逐步回歸的聚類分析混合方法構造個人信用風險評估模型。
　　首先運用羅切斯特(logistic)逐步回歸模型進行回歸來確認聚類成分，再者采用最近距離法對樣本數據進行分類，最終實現(xiàn)個人信用的有效分類;在完成綜合個人信用風險評估模型的建立后，運用ROC曲線對模型進行進一步檢驗。

12、　　為了排除信用風險評估指標之間的含義重合對模型的不良影響，我們運用SPSS軟件利用極大似然方法羅切斯特(logistic)逐步回歸方法，最終經過篩選確定了9個評估指標，依次分別是政治面貌、文化程度、專業(yè)技術職稱、住房情況、是否農業(yè)戶口、股票賬戶、信用卡記錄、在銀行已經申請的貸款項目數、年稅后貨幣工資。采用聚類分析進一步確定了4個聚類成分分別為政治面貌、文化程度、住房情況、信用記錄。最終建立雙邊聚類模型，對羅切斯特(logistic)回