浅析信用评分模型.docx

浅析信用评分模型摘要本文对信用评分领域中主要的模型和方法做了细致的概述和优缺点比较这些模型包括判别分析模型决策树分析回归分析和神经网络模型关键词信用评分判别分析模型决策树分析回归分析法神经网络法一信用评分概况信用评分模型作为信用风险的基础和核心无论是对于建立征信体系还是对于机构的信贷资产管理都有着不可替代的作用其主要目的在于尽量将能够预测借款人未来行为的指标加以整合并统一成可以比较的单一指标以显示借款人在未来特定时间内违约的可能性所有的信用评分模型无论采用什么理论或方法其最终目的都是将贷款者的信用级别分类为达到分类目的当前对个人信用评分模型的定义有多种较为权威的种观点认为信用评分是预测贷款申请人或现有借款人违约可能性的一种方法这一观点指出了信用评分的作用和目的不过随着信用评分模型的不断发展信用评分已不仅是一种统计方法也包含了运筹学如规划法非线性模糊数学如神经网络方法等此外信用评分的实际操作应用也与决策原则紧密相关决策原则事实上决定了信用评分模型实现其目的和作用的程度因此对个人信用评分模型这一数学工具在金融和业中的应用来说较为全面和恰当的定义应是信用评分是运用数学优化理论包括统计方法运筹