信用贷款评级表
兰州商学院
资信调查与评估论文
题目：信用类消费贷款评级表
学院、系：金融学院信用管理系
专业方向：经济学
年级、班：2011级信用管理班
学生姓名：
指导教师：
学号：
2014 年 5 月 10_0
个人信贷信用评分模型所使用的评分方法也可以分为三类：专家判断法、定量模型 法、专家判断法和定量模型法相结合的方法。专家判断法采用的是一种“自上而下”的 建模方法，主要在没有足够历史数据的情形下使用，这些情形包括：没有建立数据库来 系统地存储已有信贷业务的历史数据、对于新的信贷产品或处于信贷产品的早期等，该 方法的优点是考虑的评估因素比较全，灵活性较高，缺点是在没有得到量化验证的情况 下难以确定模型的预测能力；定量模型法则主要是在有足够历史数据的情形下使用，类 型上可分为Logistic回归模型、多元线形回归模型、决策树模型以及神经网络模型等， 该方法的优缺点则刚好与前一方法相反；而专家判断法和定量模型法相结合的方法（我们 简称混合模型）则是综合了上述两方法的点，选择这一评级方法，并构建了以下两个模 型：基于专家判断法的评分卡模型和基于定量模型法的Logistic回归模型。
1.评分卡模型。该模型可以通过数学表达式来加以表达，其中：Xi为第i个评 估变量的取值，wi为对应的权重，N为评估变量的总个数，Score为最终的得分值（越 高越好）。进一步可依据最终的得分值对个人信贷的风险水平进行等级划分，在该模型 中Xi，wi都是基于个人信贷专家的经验和主观判断来加以确定的。根据前文所构建的 个人住房贷款信用评分模型的分析框架，并通过与个人信贷专家的广泛交流，我们最 终确定了打分卡权重，其中：
以100分为满分，作为第一还款来源的借款人要素占有了 最高的权重，为50分；包括住房抵押和担保在内的风险缓释要素作为第二还款来源占 有次之的权重，为30分；贷款方案的权重占有剩余的20分，结合表1给出的收入充
2.足性和稳定性、借款名誉度和诚信度等各细化要素的具体指标及其取值，就可 以基于该评分卡来对个人住房贷款做出信用评分。
3.定量模型
(1)定量模型的构建方法。个人住房贷款信用评分定量模型的整个构建流程可以分 为以下几个步骤：①建立指标体系。即给出个人住房贷款信用评分定量模型的使用指 标范围，类似r?表1的内容。②数据收集。即根据“正常贷款”和“不良贷款”的定 义，收集包含所有指标在内的个人住房贷款数据样本，此时要考虑到模型的观察期、 表现期的要求，其中：观察期是指在建立信用评分模型时，解释变量的历史观测时段； 表现期是指建立信用评分模型时，被解释变量或违约纪录的观测时段。对于我们所建 立的个人住房贷款信用批准模型来说，其观察期可选为12个月，表现期可选为10?15 个月。③数据清洗。数据清洗是保证模型分析效果的关键性步骤。不同来源的数据对 同一个概念有不同的表示方法，在集成多个
数据来源时，需要消除数据结构上的这种 差异。此外，对于相似或重复记录，需要检测并且合并这些记录，解决这些问题的过 程称为数据清洗过程。数据清洗的目的是检测数据中存在的错误和不一致并加以修 正，由此提高数据的完整性、正确性和一致性。④变量筛选。变量筛选的目的是从整 个指标体系中选择出最终量化模型所需要使用的一组解释变量，其过程大致为：用所 有变量对违约记录进行单变量回归；出对违约解释能力最强的单个变量，将该变量 与每单个剩余变量组合后进行双因素回归；出对违约解释能力最强的两个变量，将 这两个变量再与每单个剩余变量进行三因素回归；出对违约解释能力最强的三个变 量，然后进行四变量回归，直到所选择的变量个数达到预定的违约解释能力为止，一 般来说，最后使用的解释变量个数不超过15个.⑤模型估计。对于个人住房贷款信用评 分模型而言，目前应用最广泛的统计模型是Logistic回归模型，在已知模型解释变量 的基础上，应用收集的样本数据对所选择的模型进行参数估计，获得各解释变量的权 重系数。⑥模型验证。模型验证可分为定性和定量两个方面，其中：定性验证主要对 模型的解释变量及其权重在经济意义等方面的合理性进行评估；而定量验证则是通过
使用R0C曲线、CAP曲线及其度量指标线下面积AUC、准确率比率AR等，来对个人住
房贷款信用评分模型的违约区分能力进行统计检验.⑦模型使用。利用以上建立的模型 对个人住房贷款进行信用评分，进一步可依据计算的信用评分值对个人住房贷款进行 等级划分，如优、良、中、差和违约五个等级，并在此基础上设定不同的风险限额和 贷款定价策略。⑧持续监控。在量化信用评分模型的使用过程中，应该不断地对模型 的评估绩效进行持续监控以分析模型是否需要进行调整和优化，例如，在银行客户 发生变化的情况下，我们就应该对所建立的模型进行适当调整。此外，由于所建立的 信用批准模型一般是预测贷款批准后10-15个月的违约表现，那么可以将实际情况与 预测情况进行对比，计算实际的违约率。通常在国外先进银行中，它们会批准一些信 用评分低于最佳截止点的客户得到贷款，以检验在10-15个月内这些客户是否会如预 测的那样发生违约。对信用评级量化模型的监控和维护是非常重要的，因为它直接关 系到前台营销和后台审批工作，通常每12?18个月会调整一次。以下则是信用消费贷 款评级表：
信用类消费贷款评级表
指标名称
指标值项
分值
得分
一、主借款人基本情况
1.年龄
25〜35岁
0
0
36〜45岁
2
46〜50岁
1
51〜55岁
-1
2.婚姻状况
未婚
2
2
已婚
3
离异
-1
丧偶
0
3.教育程度
研究生及以上
4
4
本科
3
大专
2
初中及以下
-1
4.健康状况
非常好，且坚持合理锻炼
3
3
良好
2
一般
0
差
-1
5.户籍和本地居住 时间
本地户籍
4
4
外地户籍，本地居住5年以上（含五年）
3
外地户籍，本地居住3年（含3年）-5年
2
外地户籍，本地居住2年（含2年）-3年
1
6.居住状况
在主借款人自有房屋处居住
2
1
在配偶、父母或子女自有房屋处居住
1
租房或在亲戚朋友处居住
10万贷款3年0
7.社会声望
有较高社会声望及荣誉
2
1
在社会上没有
1
在社会上有
-2
8.家庭成员
家庭重要成员（配偶、父母、子女）为公务员 或企（事）业单位职工
2
2
家庭重要成员（配偶、父母、或子女）有其它 收入来源
1
家庭重要成员无其它收入来源
0
9.社会保险、医疗保 险或购买其他商业 保险情况
家庭重要成员都有
2
1
家庭重要成员部分有
1
家庭重要成员均无
0

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