個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系就是詳細(xì)記錄消費(fèi)者歷次信用活動(dòng)的登記查詢(xún)系統(tǒng),是構(gòu)建發(fā)達(dá)的信用消費(fèi)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),也是建設(shè)健康有序的金融生態(tài)環(huán)境的要素之一。個(gè)人信用體系作為社會(huì)信用體系的基礎(chǔ),其重要性已日益受到重視。尤其是對(duì)于消費(fèi)金融企業(yè)而言,企業(yè)核心業(yè)務(wù)的開(kāi)展,完全依托于個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建。萬(wàn)安擔(dān)保(大連)有限公司是一家專(zhuān)業(yè)從事個(gè)人無(wú)抵押信用貸款服務(wù)的外資公司,由于受制于個(gè)人信用數(shù)據(jù)不完備、信用技術(shù)不完善、專(zhuān)業(yè)信用人員匱乏等一系列問(wèn)題,萬(wàn)安擔(dān)保的個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系存在著一定的問(wèn)題,本文將就此展開(kāi)討論。 本文首先分析了我國(guó)消費(fèi)信貸市場(chǎng)發(fā)展的現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題,而后結(jié)合國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)綜述,對(duì)幾種常用的個(gè)人信用評(píng)價(jià)模型進(jìn)行比較分析,深入研究萬(wàn)安擔(dān)保公司的個(gè)人評(píng)價(jià)體系現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)其存在的問(wèn)題。通過(guò)挖掘公司的歷史數(shù)據(jù),利用Logistic回歸方法建立個(gè)人信用評(píng)價(jià)模型,對(duì)公司的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析,最后就完善公司的個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系提出相應(yīng)的可行性建議。 本文研究的重點(diǎn)是采取Logistic回歸方法建立個(gè)人信用評(píng)價(jià)模型,將指標(biāo)權(quán)重確定的定性分析與定量分析有效結(jié)合,一定程度上提高了評(píng)分指標(biāo)體系中各指標(biāo)權(quán)重分配的正確性和有效性。該方法與其他評(píng)估方法相比,具有可解釋性強(qiáng)、透明度高,預(yù)測(cè)性較好等優(yōu)點(diǎn)。 本文的創(chuàng)新之處在于將傳統(tǒng)的Logistic回歸方法加以改進(jìn),結(jié)合信息增益方法與其一起使用,大大提高了本次建模的效率及準(zhǔn)確度,該模型具備完備的語(yǔ)意表達(dá)能力,且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、運(yùn)算量較小,可以通過(guò)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)模型的自我完善,與其他評(píng)估模型相比具有明顯優(yōu)勢(shì),在日常的使用中具有很強(qiáng)的適應(yīng)性和持續(xù)性。此個(gè)人信用評(píng)估模型可以有效地幫助萬(wàn)安擔(dān)保公司提高個(gè)人貸款授信的效率和準(zhǔn)確度,促進(jìn)公司的個(gè)人信貸業(yè)務(wù)的開(kāi)展和風(fēng)險(xiǎn)防范能力的提高。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類(lèi)】：F832.39
【部分圖文】：

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有很多種類(lèi)型，在數(shù)量上己經(jīng)達(dá)到數(shù)十種之多。其中具有代表性模型有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GMDH網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)、雙向聯(lián)想記憶BAM、盒中腦。;)血1d模型、BoltzZmann機(jī)、自適應(yīng)共振理論、CPN模型等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模人的學(xué)習(xí)和糾錯(cuò)能力，無(wú)須依賴(lài)變量之間必須線(xiàn)性相關(guān)或是相互獨(dú)立等假立與實(shí)際應(yīng)用都很方便:’7〕。(2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在個(gè)人信用評(píng)價(jià)中的應(yīng)用圖1是一個(gè)基于三層前饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。具體的流程是，先將輸入信到隱節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過(guò)作用函數(shù)計(jì)算之后，輸出節(jié)點(diǎn)將得到隱節(jié)點(diǎn)的輸出信息，最被計(jì)算出來(lái)。Sigmoid型函數(shù)通常被選作為節(jié)點(diǎn)的作用函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)(被評(píng)估者的特征項(xiàng)指標(biāo))與輸出信號(hào)(信用評(píng)估得分或者信用評(píng)價(jià)等系是一個(gè)高度非線(xiàn)性的映射關(guān)系。及如果輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為n，輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為m從n維歐氏空間到m維歐氏空間的一個(gè)映射。通過(guò)BP算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模(包括n、m和隱層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目)進(jìn)行調(diào)整，就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的非

萬(wàn)安擔(dān)保的個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系研究約債務(wù)、借款人歷史上是否存在違約90天以上的債務(wù)、是否具有抵押物、貸款抵值比、貸款所屬地。從使用目的角度來(lái)說(shuō)，可以將樣本分為建模樣本和驗(yàn)證樣本:建模樣本是指模型的樣本。為了提高模型的精確，達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，通過(guò)對(duì)國(guó)外的相關(guān)建模經(jīng)入研究，如果想要使建立的評(píng)估模型有效成立，那么至少要有200個(gè)以上的違約正常戶(hù)數(shù)需要達(dá)到違約戶(hù)數(shù)的3一5倍。驗(yàn)證樣本期間可以分為樣本外驗(yàn)證和時(shí)間兩部分，可以驗(yàn)證同時(shí)期的建立模型時(shí)沒(méi)有涵蓋樣本;也可以驗(yàn)證不同時(shí)期的時(shí)沒(méi)有涵蓋樣本。建模樣本與驗(yàn)證樣本可以如下圖所示:

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本文編號(hào)：2820415