如何設計消費貸款評分模型

❶ 風險量化評估模型有哪些

1.風險量化評估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。
2.風險量化評估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型：
1）KMV——以股價為基礎的信用風險模型 歷史上，銀行在貸款決策時，曾經長時間忽視股票的市價。KMV模型基於這樣一個假設——公司股票價格的變化為企業信用度的評估提供了可靠的依據。從而，貸款銀行就可以用這個重要的風險管理工具去處理金融市場上遇到的問題了。盡管很少有銀行在貸款定價中將KMV模型作為唯一的信用風險指示器，但非常多的銀行將其用為信貸風險等級的早期報警工具。
2）JP摩根信貸風險資產組合模型——VAR 1997年，JP摩根推出了信貸風險資產的組合模型——信用矩陣，該模型引進了新的風 險管理理念。即根據信用質量的變動及時評級資產價值發生損失的可能性，它反映的主要問題是：如果明年情況不好，我的資產會有出現什麼損失。
3）RAROC模型：RAROC為每筆交易分配一種「資本費用」，其數量等於該交易在一年內的預期最大損失(稅後，99％的置信水平)。交易的風險越高，需佔用的資本越多，要求其獲得的現金流或收益也越多。RAROC可以廣泛應用於銀行管理，如利率風險管理、匯率風險管理、股權管理、產品風險、信用風險管理等
4）EVA模型：經濟價值增量(Economic Value Added，簡稱EVA)在西方發達國家如美國已日益被越來越多的公司所採用，藉以量化公司股東財富最大化目標的實現程度。EVA相對傳統的會計利潤而言，該指標不僅考慮了債務資本成本(利息)，同時也考慮了普通股成本。從經濟學的角度來看，會計利潤高估了真實利潤，而 EVA克服了傳統會計的這一弱點。
風險量化是指通過風險及風險的相互作用的估算來評價項目可能結果的范圍。風險量化的基本內容是確定哪些實踐需要制定應對措施。風險量化涉及到對風險和風險之間相互作用的評估，用這個評估分析項目可能的輸出。

❷ 個人消費信貸體系的建立

10分
中國的信用消費始於20世紀50年代，隨後信用消費一度被取消。銀行以住房為突破口開展的信用消費起步於80年代，但在當時短缺經濟佔主導地位、市場經濟尚不發達的情況下，信用消費並不具備充分發展的經濟基礎和市場條件，因此信用消費品種單一、范圍窄、規模小，僅處於萌芽和摸索階段。
20 世紀90年代以來，我國經濟快速發展，居民生活水平不斷提高，在住房、汽車等領域出現了比較旺盛的需求。同時，隨著買方市場的形成，消費需求不足成為制約經濟增長的主要因素，政府採取多種措施擴大內需，信用消費作為刺激消費需求的有效手段得到重視和推廣，各項旨在鼓勵個人信用消費的政策、法律、法規相繼出台。截至2003年末，全國各商業銀行人民幣消費貸款余額15736 億元，較1997年末的172億元增長90倍，其中個人住房貸款余額11780億元，信用消費占各項貸款的比例也由不足0.13%上升到10%。
從提供信用消費的機構看，目前國內所有商業銀行及信用合作社都已不同程度地開辦了消費信用業務，而工、農、中、建四大國有商業銀行是消費信用市場的主體， 其消費信用余額佔全部金融機構提供的消費信用總額的88%。從信用消費的品種看，經過近幾年的發展，形成包括個人住房與住房裝修、汽車消費與信用卡消費、大額耐用消費品與教育助學、旅遊與醫療貸款、個人綜合消費與個人短期信用貸款及循環使用額度貸款等十幾個大類、上百個品種的信用消費品種體系 。
從上面提供的數據可以看出，在銀行發放的消費信貸中，個人住房貸款占據壓倒性優勢。這說明我國信用消費業務品種有很大的創新空間，一些很具有發展前景的信用消費品種在我國基本上還是空白。另外，一些信用消費品種在我國雖已開展，但開發的深度還遠遠不夠。可以預期，在社會信用體系建立之後，以信用卡為主體的消費信用將會迎來高速發展的階段。
從當前各金融機構的實踐情況看，我國消費信用的發展應該會在以下幾個方面取得顯著進展：
(一)重點發展個人住房與汽車信用消費
個人住房貸款在我國當前信用消費發展中佔有絕對比重，今後一段時期內，個人住房貸款仍是消費信貸發展的重點，應在切實降低住房貸款風險的基礎上，擴大住房貸款范圍及比例，重點開發中檔住房貸款。另外，隨著汽車普及程度的提高，汽車消費貸款的需求量還將顯著增大，這將成為消費信用的一個主要增長點。
(二)大力開展信用卡業務與個人耐用消費品信用消費
美國信用卡業務的比重僅次於住房信貸，我國商業銀行應在社會信用體系建立之後，抓住有利時機大力發展信用卡業務，鼓勵消費者先消費，後還款，將信用卡辦成真正的信用卡。另外，還應大力推廣商業銷售網點和消費網點進行信用卡支付。據統計，我國的耐用消費品貸款在我國信用消費業務中所佔比重小，市場潛力巨大。為此，各商業銀行應積極與商家合作，開展多種形式的耐用消費品貸款。
(三)大力發展助學與旅遊信用消費
目前，我國助學貸款發放比重仍然較小，各商業銀行應採取多種形式大力推廣。相對說來，助學貸款本質上是消費者用未來的收入為現在的教育融資，其貸款對象普遍具有較高的素質，如果能合理引導，應該能成為一個很好的信用品種。另外，隨著「假日經濟」的日益重要，居民在旅遊方面的支出也日益增加，各商業銀行及相關金融機構及旅遊公司應積極響應國家有關政策，在國家法律允許范圍內，大力推廣旅遊信用消費。
(四)借鑒美國信用消費的先進業務方式
各金融機構應與相關機構積極配合，結合中國實際，大力開拓信用消費新品種， 探索這些信用消費品種在我國可行的發放模式和風險控制模式並積極完善和推行, 以盡快完善我國的信用消費體系。如針對不同的消費群體制定不同的貸款品種，對個體工商戶和運輸業者提供經營性車輛貸款，對有創業意識的城鄉家庭可提供小額家庭創業貸款等。同時，針對不同的信用消費品種和貸款對象，可在利率期限和還款方式方面為消費者提供多種選擇。
消費信用的發展前景廣闊，但發展的的道路還很漫長，其進程受到信用體系建設、居民消費觀念等許多方面因素的制約。為了促進消費信用健康快速地發展，我們應該在以下幾個方面做好保障性工作。
(一) 加強宣傳，改變傳統消費觀念
在我國市場經濟已步入買方市場的情況下，提倡適度負債消費顯得十分重要。因此，必須加大宣傳力度，引導居民轉變「無債一身輕」的消費觀念，實現從無債消費轉變到適度負債消費，逐步提高居民的消費信用水平。我國居民信貸意識還比較薄弱，金融信貸知識還比較貧乏，所以增強消費者的信用觀念、信貸知識和金融知識，是發展消費信貸和擴大內需的重要條件之一。
此外，對銀行和其他金融機構來說，也要逐步增大對個人授信業務的比重，轉變重工商信貸、輕消費信貸的觀念，充分認識消費信貸對發展金融信貸、發展社會經濟的作用，加大力度宣傳發展消費信貸的政策導向、市場導向及其操作辦法，加強業務咨詢服務。
(二) 調整收入分配政策，提高居民的實際收入水平
居民實際收入水平的高低，直接影響著消費信貸發展的程度。因此，國家在收入政策上應採取增加收入的措施，保證城鄉居民收入有一個合理的增長幅度；在分配政策上要進一步縮小收入差距，加快建立、健全社會保障體系，從而改變居民的收入和消費預期，以刺激消費的合理增長。
(三) 建立消費信貸的信用風險防範體系
信用風險防範的水平直接影響到消費信貸開展的成敗。當前個人消費信貸發展不快，主要問題不在銀行，而在於外部環境不完善、不配套。但銀行在消費信貸發展中，應有超前意識，充分利用現有條件，通過金融手段推動個人消費健康發展。
1、盡快建成個人信用制度。除了建立公民基礎信息資料庫之外，還應加快公民基礎信息與銀行信貸信息的整合，盡快建立和推廣適合我國國情的個人信用風險評分模型和消費信貸電腦審批系統，組建地區性、全國性的個人資信調查評估事務所或個人信用調查公司，對被調查人的收入狀況等進行持續的調查服務，建立借款人的信用數據模型，積累信息並定期進行分析，同時將銀行與政府等其他部門聯系起來，探詢信息共享之路。針對中國目前的情況，一是要盡快出台有關法律，以明確其服務對象、市場准入與退出規范、經營范圍、賠償機制等；二是要培養一批高素質且具有專業知識的個人資信評估從業人員，以促進評估的成熟性與權威性；三是要制定統一的評估標准，增強各評估結果的可比性，防止評估機構間的不正當競爭；四是要建立行業協會，加強行業自律和評估的自身建設。
2、完善擔保制度。我們應借鑒發達國家的經驗，逐步健全個人消費信貸擔保體系，降低消費信貸風險。首先，應完善擔保法，增加有關消費信貸的規定；其次，應培育規范的住房二級市場，使抵押的房產能夠方便地變現；再次，銀行應與保險公司緊密合作，將消費信貸與人壽保險、財產保險、履約保證保險結合起來，降低風險；最後，可研究由政府出面組建消費信貸擔保公司，為消費信貸，尤其是長期消費信貸提供擔保。
(四) 完善社會保障制度
目前，社會保障制度的社會化程度遠遠不夠，無法完全解除人們的後顧之憂，那麼建立商業性和強制性相結合的社會保障統籌體系，就顯得非常迫切。因此，應當把建立完善覆蓋城市全體居民的社會保障體系作為一項十分緊迫的任務抓緊抓好，對農村社會保障體系的建設也要有重點有步驟地進行。
(五) 加強專業人員的培訓
消費信貸業務的從業人員不僅需要熟悉現代專業知識，還必須具有銀行儲蓄、結算、融資、理財知識和市場調研及人際溝通的能力，即成為「全能型」的綜合人才。由於我國的消費信貸才剛剛起步，業務人員來自各個部門，人員素質參差不齊，整體偏低。因此，加強從業人員的培訓工作尤為迫切。（2006年10月發表於《百姓雜談》）

❸ 跨期消費模型是什麼

跨期消費模型研究不同時間人們的消費行為，涉及時間因素的的消費和儲蓄。即消費者不必將每期的收入用光，他可以選擇儲蓄，也可以選擇貸款。其預算約束線的斜率與利率有關，為-(1+R)，R是利率，然後再此預算約束現的情況下研究消費者偏好。分析的結果一般為：利率提高，人們選擇少消費，更傾向於儲蓄，利率降低，人們會多消費，傾向於借貸。

❹ 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。

❺ 現金貸系統架構體系是怎麼設計的

現金貸消費金融系統是集消費貸款、消費分期為一體的業務管理系統，有效幫助企業迅速開拓消費市場，推動消費金融業務發展，實現業務模式的「互聯網+」轉型。迪蒙系統通過規則引擎、工作流引擎、自動徵信、商家加盟的方式，實現借款業務的快速審批、智能風控、借款流程自定義等功能，滿足消費金融公司快速、高效、便捷的借款業務需求。以其清晰的賬戶賬務體系、靈活的產品設置、強大的評分模型及系統的安全性和穩定性，幫助消費金融服務商快速實施部署系統以適應不斷變化的市場環境。

❻ 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。