信用风险评估模型

个人信用综合管理系统信用风险评估模型是个人信用综合管理系统中所涉及的主要模型,解决了评估客户的信用等级及信贷风险评估,并有助于加快建立个人信用档案,建立健康良性发展的个人信用体系,使有不良行为记录者付出代价,对于减少或化解个人信用风险至关重要.     

基于多模型融合的互联网信贷个人信用评估方法

针对网络个人信用有效评分缺失的问题,分析了互联网信贷个人信用评估数据的特点,选用支持向量机、随机森林和XGBoost分别建立了信用预测模型,并对3种单一模型进行了投票加权融合. 基于互联网信贷数据的特点,在特征工程中对样本集特征进行了离散化、归一化和特征组合等处理. 为增加对比,对实验数据集进行了FICO评估核心Logistic回归分析. 实验结果表明:3种单一算法性能均优于Logistic回归,XGBoost表现优于支持向量机和随机森林模型,预测相对准确;投票融合模型的表现比单一模型更好,模型分辨能力更优秀,预测精度更高,更适用于互联网信贷个人信用评估.     

基于GCV的LS-SVM模型选择在个人信用评估中的应用

针对个人信用评估中数据海量性以及与影响因素之间的非线性问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)中基于GCV准则和Newton-Raphson算法的正则化参数快速选择方法建立新的个人信用风险预测模型.并把该模型与Fisher线性判别分析、Logistic回归以及半参数广义可加模型的判别效果进行了实证比较分析.结果表明该方法不仅具有快速高效的模型选择能力,并且具有较优的判别预测能力.     

信息不对称下的互联网信贷利率风险研究

目的构建信息不对称下的互联网信贷利率风险模型。方法根据我国互联网信贷市场的实际情况,构建了信息不对称程度的指标,将其与条件分位数自回归模型(CAViaR模型)相结合,提出了度量互联网信贷利率风险的新方法,即信息不对称下的CAViaR模型。结果与结论该模型能够很好地刻画我国互联网信贷市场信息不对称下的利率风险特征,并能直接计算出信息缺失下的互联网信贷利率风险价值(VaR)的大小,可以有效地反映信息不对称程度对未来风险的影响。     

中小型企业的Logistic回归信用风险预警模型——以甘肃省为例

以中小型企业为研究对象,筛选了甘肃省的120家中小型企业作为研究样本,构建了基于20个常用的财务指标的Logistic回归预警模型,进而对中小型企业的信用风险进行预测分析.研究结果表明模型具有良好的预测效果,预测准确率达到92.5%,可以较好地为企业内部进行风险预警,并为银行系统提供企业信用风险状况和信贷决策依据.     

论个人住房消费信贷的风险管理

由于商业银行资产与负债“短存长贷”的结构性矛盾、消费信贷业务自身存在的缺陷,以及法律法规和房地产市场体系的不健全,造成个人住房消费信贷的风险,通过完善住房抵押贷款市场、建立个人信用登记制度、健全信贷职能机构、健全社会保险机制、创建法律环境来防范、转移和化解风险。     

个人信用资产评估与保险介入

利用定量方法对个人信用资产指标体系进行研究，提出了个人信用资产的概念以及个人信用资产评估指标体系，综合运用概率论、随机过程原理和模糊数学的方法，改进了个人信用资产评估数学模型，计算出了个人信用资产的分值，并划分出个人信用的级别。同时，针对不同信用级别风险差异，将个人信用资产管理有机地融入信用保险理论，运用非寿险精算计算原理和贝叶斯方法，厘定出不同信用级别的保险费率，以便更有效地控制个人信用资产的风险。     

基于SenV-RBF的个人信用评分模型

将基于敏感性分析的RBF(radical basis function)网络应用于个人信用风险评估中,在训练中通过引入最大输出敏感度来度量隐藏神经元的数目及其径向基函数的中心,并构建了用于识别两类模式的基于SenV-RBF网络的个人信用评分模型.该模型对数据分布无任何要求,其在个人信用评分领域的运用,克服了统计等方法对假设较强的要求以及静态反映信用风险的缺点.经过比较分析,基于SenV-RBF网络的个人信用评分模型在分类的准确性和稳健性方面要优于传统的RBF,且精度可以达到支持向量机的水平.     

基于逐步Logistic回归下分类算法的个人信用评估分析

为了给消费者信贷决策提供合理依据,基于真实的客户信贷数据,运用逐步Logistic回归方法依据AIC准则进行变量选择建立经典决策树、条件推断树、随机森林、支持向量机等分类模型,并对4个分类模型的预测结果进行比较.结果表明:基于逐步Logistic回归建立的随机森林分类模型准确率达97％,预测效果最优;随机森林算法具有较...     

基于多关联动态优化模型的企业信贷管理决策分析

建立多关联动态优化模型,提出最佳信贷策略.采用灰色关联法分析企业关联度,建立关联度模型,优化模型中参数的选择,从多角度提高风险因子提取的精度,增强模型的通用性和适应度,使模型所涵盖的因素更加广泛.利用Logistic回归信贷风险评估模型量化分析企业信贷风险具有很高的阻滞性和实际性,符合经济发展规律.     

基于结构化蒙特卡洛和企业破产率的贷款配给模型

CreditMetrics模型中，组合资产信用资质变化相关性分析最为复杂，也是信用组合模型中争议最多的因素．从企业风险是产生信贷风险的根本原因，银行是企业风险的最终承担者这一角度出发，利用结构化蒙特卡洛方法计算出了信用风险因素下与企业破产率有关的银行贷款收益．从而模拟各个企业不同破产率时的贷款收益，确定出了组合贷款之间的相关性，最终结合CreditMetric嫩型建立了银行贷款配给模型．     

基于信用评级的商业银行贷款风险定价模型

建立了一个基于信用评级体系的风险定价模型.通过模型证明一笔贷款的价格不仅与借款人的预期违约率和贷款回收率有关,而且与借款人在贷款期间信用等级的变化有关.贷款的价格(利率)与借款人信用恶化的程度和发生的概率正相关.利用实际数据求出了各信用等级借款人的利率、风险价值和经济资本等参数.     

基于经理人行为决策模型的银行信贷操作风险研究

针对银行信贷业务中的操作风险问题,通过构建银行信贷模型及银行经理人行为选择模型,分析了不同情况下,经理人的行为选择对银行信贷收益波动性的影响,利用相关银行信贷风险数据,模拟银行信贷中操作风险的测量;从理论和操作方面证明了银行经理的行为对银行风险的影响,提出了包含过程、内控、人才管理的信贷操作风险管理措施。     

基于综合风险约束的贷款组合优化决策模型

信贷风险是银行经营中的主要风险 ,贷款风险组合优化是信贷管理中最常见的决策 .分析了国内外同类研究的缺陷 ,提出了反映贷款风险组合优化规律的决策原则 ,并以 0 1型整数规划为工具 ,以综合贷款风险度为约束条件 ,建立了贷款风险组合的优化决策模型 .在进一步实例分析和对比分析基础上 ,探讨了这种模型的特点 ,为信贷风险的组合配给提供了科学的决策方法     

CreditMetrics模型中转移概率和风险价值的计算

CreditMetrics模型是量化信用风险的管理模型,信用矩阵转移概率的确定是该模型的核心问题之一.该文提出一种信用矩阵转移概率的估计方法,采用随机模拟的数据进行验证, 并通过误差分析确定较为合适的样本容量.同时改进原有模型中对贷款现金流的计算方法,即一类客户在n年内信用等级的各种转移情况下的贷款现金流折算.最后采用核估计方法计算贷款风险值VaR,并与原有模型的计算结果进行比对.根据比对结果,可以证明此方法是行之有效的.     

基于聚类分析的申贷信用等级评价方法

 为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.     

抵押贷款的信用风险度量

在对新巴塞尔协议的IRB方法研究的基础上，提出了比该方法更一般的度量信用风险的模型。在建模过程中，考虑了同类贷款组间的相关性和宏观经济因素对抵押贷款回收率的影响。最后，应用该模型对有担保的中小企业的贷款组合进行了信用风险度量。     

影响助学贷款还款意愿的因素分析

在传统的信用风险管理＂5C＂原则基础上,利用Logit模型,分析了贷款者个体特征对其还款意愿的影响,发现了贷款者的性别、家庭收入状况、家庭人口量和专业方向是影响还款意愿的重要因素。认为加强对贷款学生的诚信教育、培养学生就业能力、拓展学生的就业渠道是降低助学贷款信用风险的主要措施。     

我国个人住房抵押贷款的信用风险与保险防范

随着我国房地产业的蓬勃发展,个人住房抵押贷款量得到了迅速扩张,其风险也日渐显现.基于我国个人住房抵押贷款的发展现状,针对购房者的违约行为分析我国住房抵押贷款信用风险的形成原因,提出了建立住房抵押贷款保险机制,防范住房抵押贷款信用风险的措施.     

国家助学贷款中引入信用担保探析

国家助学贷款是信用贷款,它无须提供担保、抵押或质押。由于诚信缺失使得违约率和不良贷款率都很高,信用风险成为国家助学贷款的主要风险,也是阻碍国家助学贷款健康发展的主要因素。将信用担保引入助学贷款,利用信用风险定价理论对参与者进行定价,能够有效减少助学贷款中的信用风险问题,降低贷款的违约率,从而推动国家助学贷款健康持续发展。