信用管理概论之消费者信用评分.pptVIP

信用管理概论The Outline of Credit Management 吉林大学商学院 渠邕 第九讲消费者信用评分 Credit Score 消费者信用评分意义（1） 信用国家的主要特征是信用管理行业足够发达，该国企业和消费者个人的征信数据可以合法取得，对交易对象企业和消费者个人的信用状况的调查和分析结论，可以被公开且合法查询和传播。 信用国家的另一个特征是信用管理行业服务普及和企业普遍具备信用管理功能。主流的信用管理公司都能够在2至5个工作日内提供本国任何一家企业和消费者个人的资信或信用调查报告，以及资产征信报告。 一是管理体系健全；二是存在成熟的合法征信服务；三是信用文化。 消费者信用评分意义（2） 个人信用征信制度：指对个人信用信息的收集、利用、提供、维护和管理活动中所必须遵循的规范或规则，主要包括个人信用登记制度、个人信用分析、评估制度、个人信用查询使用制度等一系列相关制度。 个人信用征信内容：品德、能力、资本、条件、抵押担保、常识。 消费者信用评分意义（3） 三家著名个人信用评估机构: Equifax，ExPerian和TransUnion 目前美国有三家个人信用评估机构监测美国人的金融生活:Equifax、Experion和Trans Union。信用卡的发行者(包括一些全球性的外国银行)一般和上述3家信用评估机构都签有协议向其提供消费者最近的金融状况包括消费者账户、借贷类型(如抵押、信用卡借贷、汽车贷款等)、收支平衡、偿还历史和是否违规等在内的情况；作为回报，上述信用评估机构将顾客以往的信用历史提供给发行者。 消费者信用评分意义（4） 每个月有45亿之多这样的信息从金融机构输入信用评估系统。每年有多达10亿份之多的个人信用报告从评估机构中输出。 除了金触机构提供的信息，消费者自己填写的借贷申请公共机构发布的破产记录、法庭判决等等也是信用评估机构采集的目标。 消费者信用评分原理（1） 个人信用评分模型，上世纪60年代成为热点，随着相关领域发展，逐步越来越精良。比例分析、判别分析法、Logistic回归、Altman的Z-Score以及在此基础上发展的ZETA模型，以及数学规划、贝叶斯决策模型、存活分析等方法。进入80年代后，人工智能（AI）如专家系统、神经网络等被引入银行业，运用于协助银行家进行贷款决策、开发市场、信用评估等。 消费者信用评分原理（2） 信用评分的根本内涵在于对消费者个人信用行为的结果给出可能性的标准化表示，具体说，就是对消费者个人借贷行为中最终还款可能性的估计与预测。 信用模型注重违约情况，主要三个角度：时间、程度、频率。 美国法律规定，种族、宗教、性别、婚姻和国籍不能作为信用分的计算依据。 消费者信用评分原理（3） 建模举例： 现有数据表明在以往的40笔贷款中有38笔收回贷款，2笔形成呆账，则可预测一笔同类贷款收回的机会是38/40。为了简化举例，我们只考虑收入和住房两个因素且假定两者相互独立，一次来说明申请者信用的先验机会和后验机会之间的关系。 消费者信用评分原理（4） 根据历史数据估计申请者信用好或者差的边际概率为Px(G)和 Px(B)，确定已知申请者信用价值（X），预测收入（Y）和住房（Z）的似然率Px|y(Y|X)和Pz|x(Z|X)。我们的目的在于反转途中的两个有向弧的方向，在已知Y=y，Z=z的条件下，预测申请者的信用价值。 消费者信用评分原理（5） 根据贝叶斯定理，利用上图所示的预测似然率计算决策概率Px|y,z(G|y,y)和Px|y,z(B|y,z)。 贷款申请者的实际信用价者用随机变量X表示，其结局X={G，B}。 S代表贷款申请者的信用分，为该信用者为好的概率的自然对数，而对得分s的信用者是好的概率预测值为f(s)，则有： S=lnf(s)/[1-f(s)], f(s)=1/[1+e-s] 消费者信用评分原理（6） 信用卡业专家估计75%的18岁以上的美国人有自己的信用评分(credit score)。该信用的评分功能在于:评估在任何时段，一个人是否有足够的“信用价值(credit worthiness)”得到一笔贷款或者有资格进行借贷抵押。它还被广泛用于保险和雇佣的背景调查。 英国的个人信用评估系统已经存在了45年之久。美国的信用评估系统极大地推动了美国信贷市场的发展。 FICO（1） 计算方法很多，主要分三种：信用局信用分、普通信用分、定植信用分。美国三大信用局都是用FICO信用分（20世纪50年代工程师Bill Fair和数学家Earl Isaac发明的一种信用分统计模型）。美国法律禁止将信用分作为拒绝消费贷款的唯一依据。 个人信用报告中最重要的部分是“个人信用评分(Credit Score)”。目前最具有权威性、被广泛采用的是“