消费信贷中的个人信用评分研究

论文摘要

党的十六大提出要“健全现代市场经济社会信用体系”,党的十六届三中全会进一步明确要“按照完善法规、特许经营、商业运作、专业服务的方向,加快建设企业和个人信用服务体系”。2003年9月,国务院明确赋予人民银行“管理信贷征信业,推动建立社会信用体系”的职责。在个人征信体系建设中,信用评分又是征信体系建设的关键所在,它评估对某一特定消费者发放贷款的风险,同时又是一种能提高放贷款机构盈利性的操作战略。随着我国商业银行消费信贷业务的不断增长,如何防范消费信贷风险、实现利润最大化是银行主要考虑的因素。解决好个人信用评分问题则是促进消费信贷发展的前提。本文在定性分析与定量分析相结合的原则基础上,介绍了以美国为代表的发达国家的信用评分常用模型和实际运用状况。在此基础上对比分析了我国个人信用评分现状,并构建出我国个人信用评分模型。该模型利用聚类分析-Logistic回归分析方法具有较高的预测准确率,且坏客户错判成好客户的比率和好客户错判成坏客户的比率均较低。这种方法总体上快速有效,比较适合我国的实际情况。文章最后是对我国个人信用评分在消费信贷中的展望,指出我国应完善并适时开放个人信用信息数据,实现信用评分技术和模型的本土化,完善相关法律和提高大众的个人信用意识。全文遵循从理论分析、实证分析到对策建议的思路展开。研究主要涉及五个方面的内容：第一部分绪论,简要介绍论文的选题背景、选题意义,并概述了国内外的研究现状。第二部分在对消费信贷及个人信用评分的概念进行阐释和梳理的基础上,列举了个人信用评分常用模型和方法。第三部分分析总结了国外消费信贷中个人信用评分的经验及对我国的启示。第四章分析了我国信用评分发展现状和问题。第五章是模型分析过程,在利用聚类分析对客户进行分类后,再利用Logistic回归法分析,得出回归模型。第六章在全文基础上,提出了完善我国消费信贷中个人信用评分的建议。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 插图索引
• 附表索引
• 第1章 绪论
• 1.1 选题背景与意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 国内外个人信用评分的研究现状
• 1.2.1 国外个人信用评分研究综述
• 1.2.2 国内个人信用评分研究综述
• 1.3 信用评分论文框架
• 1.3.1 研究方法
• 1.3.2 论文框架
• 1.4 论文创新点
• 第2章 个人信用评分方法和常用模型
• 2.1 个人信用评分概念的界定
• 2.2 个人信用评分方法的发展
• 2.3 国内外几种常见个人信用评分模型及分析
• 2.3.1 多元线性判别分析法
• 2.3.2 回归分析法
• 2.3.3 决策树法
• 2.3.4 神经网络算法
• 第3章 国外消费信贷中个人信用评分的经验借鉴
• 3.1 美国的个人信用评分
• 3.1.1 美国个人信用评分的历史演变
• 3.1.2 美国目前个人信用评分的运作方式
• 3.2 其他发达国家的个人信用评分
• 3.3 发达国家个人信用评分的成功运用对我国的启示
• 第4章 中国的个人信用评分现状及问题
• 4.1 中国的个人信用评估体系建设状况
• 4.2 中国现行个人信用评分中的问题
• 4.2.1 个人信息数据不开放且不完善
• 4.2.2 评分方法简单并且评分效率低
• 4.2.3 相关法律法规不完善
• 4.2.4 大众的个人信用意识薄弱
• 第5章 个人信用评分模型的改进
• 5.1 K-Means聚类-Logistic回归分析法构建原理
• 5.2 数据来源
• 5.3 K-Means聚类分析过程
• 5.4 Logistic回归分析过程
• 5.5 本章小结
• 第6章 完善我国个人信用评分的对策建议
• 6.1 完善并适时开放个人信用信息基础数据
• 6.2 实现征信技术的智能化和信用评分模型的本土化
• 6.3 完善和健全信用数据的使用和开放等相关法律法规
• 6.4 提高大众对自身信用记录的维护意识
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录