万安担保的个人信用评价体系研究

发布时间：2020-09-17 07:17

　　个人信用评价体系就是详细记录消费者历次信用活动的登记查询系统,是构建发达的信用消费经济的基础,也是建设健康有序的金融生态环境的要素之一。个人信用体系作为社会信用体系的基础,其重要性已日益受到重视。尤其是对于消费金融企业而言,企业核心业务的开展,完全依托于个人信用评价体系的构建。万安担保(大连)有限公司是一家专业从事个人无抵押信用贷款服务的外资公司,由于受制于个人信用数据不完备、信用技术不完善、专业信用人员匮乏等一系列问题,万安担保的个人信用评价体系存在着一定的问题,本文将就此展开讨论。本文首先分析了我国消费信贷市场发展的现状及存在的问题,而后结合国内外相关文献综述,对几种常用的个人信用评价模型进行比较分析,深入研究万安担保公司的个人评价体系现状,发现其存在的问题。通过挖掘公司的历史数据,利用Logistic回归方法建立个人信用评价模型,对公司的实际数据进行比较分析,最后就完善公司的个人信用评价体系提出相应的可行性建议。本文研究的重点是采取Logistic回归方法建立个人信用评价模型,将指标权重确定的定性分析与定量分析有效结合,一定程度上提高了评分指标体系中各指标权重分配的正确性和有效性。该方法与其他评估方法相比,具有可解释性强、透明度高,预测性较好等优点。本文的创新之处在于将传统的Logistic回归方法加以改进,结合信息增益方法与其一起使用,大大提高了本次建模的效率及准确度,该模型具备完备的语意表达能力,且结构简单、运算量较小,可以通过动态学习,实现模型的自我完善,与其他评估模型相比具有明显优势,在日常的使用中具有很强的适应性和持续性。此个人信用评估模型可以有效地帮助万安担保公司提高个人贷款授信的效率和准确度,促进公司的个人信贷业务的开展和风险防范能力的提高。
【学位单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2010
【中图分类】：F832.39
【部分图文】：

结构图,三层前馈神经网络,结构图

经网络模型有很多种类型，在数量上己经达到数十种之多。其中具有代表性模型有BP神经网络、GMDH网络、RBF网络、双向联想记忆BAM、盒中脑。;)血1d模型、BoltzZmann机、自适应共振理论、CPN模型等。神经网络模人的学习和纠错能力，无须依赖变量之间必须线性相关或是相互独立等假立与实际应用都很方便:’7〕。(2)BP神经网络模型在个人信用评价中的应用图1是一个基于三层前馈的神经网络结构图。具体的流程是，先将输入信到隐节点，经过作用函数计算之后，输出节点将得到隐节点的输出信息，最被计算出来。Sigmoid型函数通常被选作为节点的作用函数。BP神经网络信号(被评估者的特征项指标)与输出信号(信用评估得分或者信用评价等系是一个高度非线性的映射关系。及如果输入节点数为n，输出节点数为m从n维欧氏空间到m维欧氏空间的一个映射。通过BP算法对神经网络中、网络规模(包括n、m和隐层节点的数目)进行调整，就可以实现数据的非

样本,建模,债务,外验证

万安担保的个人信用评价体系研究约债务、借款人历史上是否存在违约90天以上的债务、是否具有抵押物、贷款抵值比、贷款所属地。从使用目的角度来说，可以将样本分为建模样本和验证样本:建模样本是指模型的样本。为了提高模型的精确，达到预期目标，通过对国外的相关建模经入研究，如果想要使建立的评估模型有效成立，那么至少要有200个以上的违约正常户数需要达到违约户数的3一5倍。验证样本期间可以分为样本外验证和时间两部分，可以验证同时期的建立模型时没有涵盖样本;也可以验证不同时期的时没有涵盖样本。建模样本与验证样本可以如下图所示:

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