如何设计消费贷款评分模型

❶ 风险量化评估模型有哪些

1.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。
2.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型：
1）KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。
2）JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR 1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风 险管理理念。即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。
3）RAROC模型：RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的置信水平)。交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等
4）EVA模型：经济价值增量(Economic Value Added，简称EVA)在西方发达国家如美国已日益被越来越多的公司所采用，借以量化公司股东财富最大化目标的实现程度。EVA相对传统的会计利润而言，该指标不仅考虑了债务资本成本(利息)，同时也考虑了普通股成本。从经济学的角度来看，会计利润高估了真实利润，而 EVA克服了传统会计的这一弱点。
风险量化是指通过风险及风险的相互作用的估算来评价项目可能结果的范围。风险量化的基本内容是确定哪些实践需要制定应对措施。风险量化涉及到对风险和风险之间相互作用的评估，用这个评估分析项目可能的输出。

❷ 个人消费信贷体系的建立

10分
中国的信用消费始于20世纪50年代，随后信用消费一度被取消。银行以住房为突破口开展的信用消费起步于80年代，但在当时短缺经济占主导地位、市场经济尚不发达的情况下，信用消费并不具备充分发展的经济基础和市场条件，因此信用消费品种单一、范围窄、规模小，仅处于萌芽和摸索阶段。
20 世纪90年代以来，我国经济快速发展，居民生活水平不断提高，在住房、汽车等领域出现了比较旺盛的需求。同时，随着买方市场的形成，消费需求不足成为制约经济增长的主要因素，政府采取多种措施扩大内需，信用消费作为刺激消费需求的有效手段得到重视和推广，各项旨在鼓励个人信用消费的政策、法律、法规相继出台。截至2003年末，全国各商业银行人民币消费贷款余额15736 亿元，较1997年末的172亿元增长90倍，其中个人住房贷款余额11780亿元，信用消费占各项贷款的比例也由不足0.13%上升到10%。
从提供信用消费的机构看，目前国内所有商业银行及信用合作社都已不同程度地开办了消费信用业务，而工、农、中、建四大国有商业银行是消费信用市场的主体， 其消费信用余额占全部金融机构提供的消费信用总额的88%。从信用消费的品种看，经过近几年的发展，形成包括个人住房与住房装修、汽车消费与信用卡消费、大额耐用消费品与教育助学、旅游与医疗贷款、个人综合消费与个人短期信用贷款及循环使用额度贷款等十几个大类、上百个品种的信用消费品种体系 。
从上面提供的数据可以看出，在银行发放的消费信贷中，个人住房贷款占据压倒性优势。这说明我国信用消费业务品种有很大的创新空间，一些很具有发展前景的信用消费品种在我国基本上还是空白。另外，一些信用消费品种在我国虽已开展，但开发的深度还远远不够。可以预期，在社会信用体系建立之后，以信用卡为主体的消费信用将会迎来高速发展的阶段。
从当前各金融机构的实践情况看，我国消费信用的发展应该会在以下几个方面取得显著进展：
(一)重点发展个人住房与汽车信用消费
个人住房贷款在我国当前信用消费发展中占有绝对比重，今后一段时期内，个人住房贷款仍是消费信贷发展的重点，应在切实降低住房贷款风险的基础上，扩大住房贷款范围及比例，重点开发中档住房贷款。另外，随着汽车普及程度的提高，汽车消费贷款的需求量还将显著增大，这将成为消费信用的一个主要增长点。
(二)大力开展信用卡业务与个人耐用消费品信用消费
美国信用卡业务的比重仅次于住房信贷，我国商业银行应在社会信用体系建立之后，抓住有利时机大力发展信用卡业务，鼓励消费者先消费，后还款，将信用卡办成真正的信用卡。另外，还应大力推广商业销售网点和消费网点进行信用卡支付。据统计，我国的耐用消费品贷款在我国信用消费业务中所占比重小，市场潜力巨大。为此，各商业银行应积极与商家合作，开展多种形式的耐用消费品贷款。
(三)大力发展助学与旅游信用消费
目前，我国助学贷款发放比重仍然较小，各商业银行应采取多种形式大力推广。相对说来，助学贷款本质上是消费者用未来的收入为现在的教育融资，其贷款对象普遍具有较高的素质，如果能合理引导，应该能成为一个很好的信用品种。另外，随着“假日经济”的日益重要，居民在旅游方面的支出也日益增加，各商业银行及相关金融机构及旅游公司应积极响应国家有关政策，在国家法律允许范围内，大力推广旅游信用消费。
(四)借鉴美国信用消费的先进业务方式
各金融机构应与相关机构积极配合，结合中国实际，大力开拓信用消费新品种， 探索这些信用消费品种在我国可行的发放模式和风险控制模式并积极完善和推行, 以尽快完善我国的信用消费体系。如针对不同的消费群体制定不同的贷款品种，对个体工商户和运输业者提供经营性车辆贷款，对有创业意识的城乡家庭可提供小额家庭创业贷款等。同时，针对不同的信用消费品种和贷款对象，可在利率期限和还款方式方面为消费者提供多种选择。
消费信用的发展前景广阔，但发展的的道路还很漫长，其进程受到信用体系建设、居民消费观念等许多方面因素的制约。为了促进消费信用健康快速地发展，我们应该在以下几个方面做好保障性工作。
(一) 加强宣传，改变传统消费观念
在我国市场经济已步入买方市场的情况下，提倡适度负债消费显得十分重要。因此，必须加大宣传力度，引导居民转变“无债一身轻”的消费观念，实现从无债消费转变到适度负债消费，逐步提高居民的消费信用水平。我国居民信贷意识还比较薄弱，金融信贷知识还比较贫乏，所以增强消费者的信用观念、信贷知识和金融知识，是发展消费信贷和扩大内需的重要条件之一。
此外，对银行和其他金融机构来说，也要逐步增大对个人授信业务的比重，转变重工商信贷、轻消费信贷的观念，充分认识消费信贷对发展金融信贷、发展社会经济的作用，加大力度宣传发展消费信贷的政策导向、市场导向及其操作办法，加强业务咨询服务。
(二) 调整收入分配政策，提高居民的实际收入水平
居民实际收入水平的高低，直接影响着消费信贷发展的程度。因此，国家在收入政策上应采取增加收入的措施，保证城乡居民收入有一个合理的增长幅度；在分配政策上要进一步缩小收入差距，加快建立、健全社会保障体系，从而改变居民的收入和消费预期，以刺激消费的合理增长。
(三) 建立消费信贷的信用风险防范体系
信用风险防范的水平直接影响到消费信贷开展的成败。当前个人消费信贷发展不快，主要问题不在银行，而在于外部环境不完善、不配套。但银行在消费信贷发展中，应有超前意识，充分利用现有条件，通过金融手段推动个人消费健康发展。
1、尽快建成个人信用制度。除了建立公民基础信息数据库之外，还应加快公民基础信息与银行信贷信息的整合，尽快建立和推广适合我国国情的个人信用风险评分模型和消费信贷电脑审批系统，组建地区性、全国性的个人资信调查评估事务所或个人信用调查公司，对被调查人的收入状况等进行持续的调查服务，建立借款人的信用数据模型，积累信息并定期进行分析，同时将银行与政府等其他部门联系起来，探询信息共享之路。针对中国目前的情况，一是要尽快出台有关法律，以明确其服务对象、市场准入与退出规范、经营范围、赔偿机制等；二是要培养一批高素质且具有专业知识的个人资信评估从业人员，以促进评估的成熟性与权威性；三是要制定统一的评估标准，增强各评估结果的可比性，防止评估机构间的不正当竞争；四是要建立行业协会，加强行业自律和评估的自身建设。
2、完善担保制度。我们应借鉴发达国家的经验，逐步健全个人消费信贷担保体系，降低消费信贷风险。首先，应完善担保法，增加有关消费信贷的规定；其次，应培育规范的住房二级市场，使抵押的房产能够方便地变现；再次，银行应与保险公司紧密合作，将消费信贷与人寿保险、财产保险、履约保证保险结合起来，降低风险；最后，可研究由政府出面组建消费信贷担保公司，为消费信贷，尤其是长期消费信贷提供担保。
(四) 完善社会保障制度
目前，社会保障制度的社会化程度远远不够，无法完全解除人们的后顾之忧，那么建立商业性和强制性相结合的社会保障统筹体系，就显得非常迫切。因此，应当把建立完善覆盖城市全体居民的社会保障体系作为一项十分紧迫的任务抓紧抓好，对农村社会保障体系的建设也要有重点有步骤地进行。
(五) 加强专业人员的培训
消费信贷业务的从业人员不仅需要熟悉现代专业知识，还必须具有银行储蓄、结算、融资、理财知识和市场调研及人际沟通的能力，即成为“全能型”的综合人才。由于我国的消费信贷才刚刚起步，业务人员来自各个部门，人员素质参差不齐，整体偏低。因此，加强从业人员的培训工作尤为迫切。（2006年10月发表于《百姓杂谈》）

❸ 跨期消费模型是什么

跨期消费模型研究不同时间人们的消费行为，涉及时间因素的的消费和储蓄。即消费者不必将每期的收入用光，他可以选择储蓄，也可以选择贷款。其预算约束线的斜率与利率有关，为-(1+R)，R是利率，然后再此预算约束现的情况下研究消费者偏好。分析的结果一般为：利率提高，人们选择少消费，更倾向于储蓄，利率降低，人们会多消费，倾向于借贷。

❹ 信用评分模型的信用评分的方法

利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：
1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。
2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信 息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。
3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。
4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括数据样本的大小和质量。
5) 数据质量检测: 一旦数据被筛选出来，成功的数据挖掘的下一步是数据质量检测和数据整合。目的就是提高筛选出来数据的质量。如果质量太低，就需要重新进行数据筛选。
6) 数据转换: 在选择并检测了挖掘需要的数据、格式或变量后，在许多情况下数据转换非常必要。数据挖掘项目中的特殊转换方法取决于数据挖掘类型和数据挖掘工具。一旦数据转换完成，即可开始挖掘工作。
7) 数据挖掘: 挖掘数据是所有数据挖掘项目中最核心的部分。在时间或其它相关条件（诸如软件等）允许的情况下，最好能够尝试多种不同的挖掘技巧。因为使用越多的数据挖掘 技巧，可能就会解决越多的商业问题。而且使用多种不同的挖掘技巧可以对挖掘结果的质量进行检测。例如：在构建信用评分模型时，分类可以通过三种方法来实 现：决策树，神经分类和逻辑回归，每一种方法都可能产生出不同的结果。如果多个不同方法生成的结果都相近或相同，那么挖掘结果是很稳定、可用度非常高的。 如果得到的结果不同，在使用结果制定决策前必须查证问题所在。
8) 结果解释: 数据挖掘之后，应该根据零售贷款业务情况、数据挖掘目标和商业目的来评估和解释挖掘的结果。
9) 应用建议：数据挖掘关键问题，是如何把分析结果即信用评分模型转化为商业利润。
10) 结果应用：通过数据挖掘技术构建的信用评分模型，有助于银行决策层了解整体风险分布情况，为风险管理提供基础。当然，其最直接的应用就是将信用评分模型反馈到银行的业务操作系统，指导零售信贷业务操作。 数 据挖掘方法可以依据其功能被分成4组：预估模型、分类、链接分析和时间序列预测。每一项功能都可以被开发和修改成为适应不同业务的应用。比如: 分类模型可以被运用到建立信用风险评分模型、信用风险评级模型、流失模型、欺诈预测模型和破产模型等。为实现数据挖掘的每一项功能，有许多不同的方法或算 法可以使用。
本文所讨论的信用风险评分模型主要是属于分类模型，所以用到的方法主要有分类分析和分割分析。分类分析主要方法包括：决策树、神经网络、区别分析、逻辑回归、概率回归；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口统计分割、神经网络分割。

❺ 现金贷系统架构体系是怎么设计的

现金贷消费金融系统是集消费贷款、消费分期为一体的业务管理系统，有效帮助企业迅速开拓消费市场，推动消费金融业务发展，实现业务模式的“互联网+”转型。迪蒙系统通过规则引擎、工作流引擎、自动征信、商家加盟的方式，实现借款业务的快速审批、智能风控、借款流程自定义等功能，满足消费金融公司快速、高效、便捷的借款业务需求。以其清晰的账户账务体系、灵活的产品设置、强大的评分模型及系统的安全性和稳定性，帮助消费金融服务商快速实施部署系统以适应不断变化的市场环境。

❻ 信用评分模型的信用评分模型

信用评分公司与信用管理局
● 在信用评分领域有两个非常重要的方面：
客户信用资料的收集：是指在信用消费中，通过调查了解申请授信的消费者个人的信用信息。
利用信用评分模型进行评分: 是指输入客户信用资料，通过信用评分模型得到客户的信用分数，确定客户的信用等级。
● 基于上述两个重要方面，在信用评分发展过程中，逐渐产生了提供不同专业服务的公司：
信用评分专业公司: 它们主要根据业务需要开发各种不同的信用评分模型，将模型提供给商业银行、贷款机构、电信公司、保险公司以及信用管理局等需要信用评分的公司。之所以有这 样的专业公司存在，主要是因为每一家商业银行、贷款机构的经营是不同的，从目标客户的选择到客户服务的水平，即使在同一个城市里，也会有差别，所以开发模 型所依赖的数据是不同的，信用评分模型也因此而各异。
信用管理局: 它们提供客户的信用资料以及客户的信用报告。信用管理局通过常年收集、积累数据，建立个人或企业信用资料数据库，并向金融机构提供消费者个人信用有偿调查 报告服务。信用管理局收集的客户资料主要包括4个方面：身份信息，公共记录，支付历史和查询记录。信用局的基本工作就是收集个人或企业的信用记录，建立完 善的数据管理中心，合法地向金融机构提供有偿个人信用报告服务。