当前位置：文档之家 › 个人信用评分[优质ppt]

个人信用评分[优质ppt]

  • 格式：ppt
  • 大小：1.81 MB
  • 文档页数：43

下载文档原格式

  / 43

合集下载

信用评级模型(PPT 79页)

信用评级模型(PPT 79页)

构建信用转移矩阵
以上给出了AAA和A级债券的转移概率， 同样可以得到其他级别，如AA、BBB、C 等信用级别的转移概率。
将债券所有级别的转移概率列表，就形 成了所谓的“信用转移矩阵”。
43
信用转移矩阵
级别 AAA AA A
BBB BB B
CCC 违约
AAA 90.81 8.33 0.68 0.06 0.12 0
实用中 仅着重于违约预测； 能否适用于发展中国家的新兴股票市场； 无法预测非上市公司。
28
五、LossCalc 模型
29
LossCalc模型的基本思路是根据历史数据 在债务的违约损失率(Loss Given Default) 和一组解释变量之间建立起一个多元统计 模型。
30
由于违约损失率的大小不仅受到负债企 业因素影响，而且还同债务项目的具体 设计密切相关。
把所有的可能列出，形成所谓的“评级转 移矩阵”。
39
模型需要的数据
需要利用的数据：
当前的信用评级数据 信用等级在一年内发生改变的概率 违约的残值回收率 债券的（到期）收益率
40
步骤1 信用转移矩阵
根据历史资料得到，期初信用级别为AAA的债券， 1年后的信用等级的概率如下 AAA，90.81％
45
违约回收率统计表
债券级别 优先担保债券 优先无担保债券 优先次级债券
次级债券 初级次级债券
回收率(％面值) 53.80 51.13 38.52 32.74 17.09
标准差(％) 26.86 25.45 23.81 20.18 10.90
例：BBB级债券在下一年违约概率为0.18％,若它是优先无担保 债券，则其一旦违约，面值100元可回收51.13元。

个人信用评分模型

个人信用评分模型

个人信用评分表 1、保障支持最高得分为15分(1)住房权利最高得分为8分无房 0分租房 2分单位福利分房 4分所有或购买 8分(2)有无抵押最高得分为7分有抵押 7分无抵押 0分2、经济支持最高得分为34分(1)个人收入最高得分为26分月收入6000元以上 26分月收入3000元～6000元 22分月收入2000元～3000元 18分月收入1000元～2000元 13分月收入300元～1000元 7分(2)月债务偿还情况最高得分为8分无债务偿还 8分10元～100元 6分100元～500元 4分500元以上 2分3、个人稳定情况最高得分为27分(1)从业情况最高得分为16分公务员 16分事业单位 14分国有企业 13分股份制企业 10分其他 4分退休 16分失业有社会救济 10分失业无社会救济 8分(2)在目前住址时间最高得分为7分6年以上 7分2年～6年 5分2年以下 2分(3)婚姻状况最高得分为4分未婚 2分已婚无子女 3分已婚且有子女 4分4、个人背景最高得分为24分(1)户籍情况最高得分为5分本地 5分外地 2分(2)文化程度最高得分为5分初中及以下 1分高中 2分中专 4分大学及以上 5分(3)年龄最高得分为5分女30岁以上 5分男30岁以上 4.5分女30岁以下 3分男30岁以下 2.5分(4)失信情况最高得分为9分未调查 0分无记录 0分一次失信 0分两次以上失信 -9分无失信 9分其他可参考的评分指标项目：1、工作年限(10分)5年以下：2分；6-10年：5分；11-20年：8分；20年以上：10分。

2、债务占资产比例(10分)0%：10分；<15%：5分；15%-50%：2分；>50%：-5分。

3、循环信用透支账户个数（5分）0：5分；1-2：3分；3个：0分；>5个：-5分。

4、信用额度使用率（5分）0-15%：5分；16-50%：3分；50%-80%：0分；>80%：-5分。

-个人信用等级基础评分表

-个人信用等级基础评分表
个人信用等级基础评分表
项日
分值
评分标准
一、自然情况
25
5+1+1+4+2+6=19
1.年龄
5
18～25岁
26～34岁
35～45岁
46～55岁
2
3
5
4
2.性别
2
男
女
1
2
3.婚姻状况
5
已婚有子女
已婚有一女
未婚
其他
5
4
1
4.文化程度
5
研究生以上
本科
大专
中专、高中
5
4
3
2
其他
1
5.户口性质
2
常住户口
临时户口
2
项目
分值
评分标准
6.住宅性质
6
自有住房
*贷款购房
租用住房
其他
6
5
3
1
二、职业情况
45
4+8+4+6+4+9=35
1.现单位性质
4
国家机关、事业单
位、社会团体
企业
个体工商户
其他
4
3
2
1
2.行业类别
lO
公务员
科研教育医疗
金融电信电力
注册事务所
10
9
8
6
邮政交通公用
媒体文艺体育
工业商业贸易
其他
5
5
4
2
3.在现单位工作年限
8000～10000元
5000～8000元
4000～5 000元
12
10

个人信用评分表

个人信用评分表

个人信用评分表
个人信用评分表一、基础分
客户得分：
客户得分：
客户得分：
客户得分：
客户得分：
评分说明：
注1：职业资格证书指律师、注册会计师、国际内部注册审计师、特许金融分析师等证书
注2：指无驾驶证
注3：健康状况
良好=无住院记录；一般=非重大疾病住院记录；差=有重大疾病住院记录
注4：社会信誉指社会知名度、社会职务、影响力等
注5：信用评分的量化指标必须与业务人员的主观评价相结合，因为评分体系不可能涵盖所有因素，所有这部分得分必须完全由业务人员根据与贷款申请人的接洽（包括气质、谈吐、素养、礼貌、思路、衣着等）给出。

说明：
1、AAA级：表示债务人能够极好的债务安全保障。

尽管各种各样的债务保护因素可能发生变化，但这些变化不大可能损害债务人相当稳定的偿债能力。

2、AA级：表示债务人能够提供很好的债务安全保障。

他们比AAA级债务人的级别低，只是因为存在其他因素使长期风险比AAA级债务人稍高。

3、A级：表示债务人能提供较好的债务安全保障。

但是，可能存
在一些会对将来产生不利影响和损害的因素。

4、BBB级：表示债务人能够提供必要的债务安全保障。

然而从长时期来看，可能缺乏一些保护因素或某些保护因素不可靠。

5、BB级：表示债务人债务安全保障是不可靠的。

他们承担债务的能力中等，不能很好地保证将来偿还债务，质量的不确定性是这一等级债务的突出特征。

6、B级：表示债务人债务安全保障较差。

从长期来看，他们按时偿付债务的能力可能不充足。

评分业务人员签字：评分日期：。

个人信用评级解读

个人信用评级解读

个人信用评级解读个人信用评级是指银行、金融机构等对个人信用状况进行评估，并将每个人的信用情况分为不同的等级。

这种评级可以帮助金融机构在贷款、信用卡发放等业务中更好地了解和把握个人信用风险。

在本文中，我们将对个人信用评级进行解读，从评级等级、评级指标、评级的重要性等方面进行探讨。

一、评级等级个人信用评级等级通常由字母和数字组成，一般从高到低分为A、B、C等级，有时也会加上+或-符号进行细分，例如A+、A、A-等。

不同的信用评级等级代表了不同的信用状况。

一般而言，A代表优秀信用，B代表良好信用，C代表一般信用，而D代表较差信用。

二、评级指标个人信用评级主要根据以下几个方面的指标进行评估：1.信用历史：个人的信用历史是评级的重要依据之一。

包括个人的贷款记录、信用卡使用情况、还款记录等。

信用历史越好，评级等级越高。

2.个人收入和经济状况：评级机构会考虑个人的收入情况、稳定性以及财务状况等因素。

收入稳定、财务状况良好的个人通常会有较高的信用评级。

3.个人债务情况：评级机构会关注个人的债务负担情况，包括个人的贷款金额、信用卡额度使用情况以及还款能力等。

债务负担过重可能会降低个人的信用评级。

4.逾期记录：个人有无逾期还款记录也是评级的重要指标之一。

逾期记录越多、逾期时间越长，信用评级越低。

5.其他因素：评级机构还会考虑其他因素，如个人的职业稳定性、教育背景等。

这些因素会对个人信用评级产生一定的影响。

三、评级的重要性个人信用评级对个人金融活动有着重要的影响。

首先，个人信用评级直接关系到申请贷款和信用卡的成功与否。

银行和金融机构会根据个人信用评级来判断个人的还款能力和信用风险，从而决定是否批准贷款或发放信用卡。

其次，信用评级还会影响到个人贷款利率。

信用评级较高的个人通常能够获得更低的贷款利率，而信用评级较低的个人则可能面临更高的利率。

此外，个人信用评级还与个人在租房、担任职务以及合作商家的商业交易等方面息息相关。

个人信用评分

个人信用评分

征信中心评分
信用报告“数字解读”是为信贷市场风险控制提供的一种快捷的征信服务， 是在中国人民银行征信中心与美国费埃哲公司（Fair Isaac Corporation） 合作进行个人征信评分研究项目的基础上，利用我国个人金融信用信息基 础数据库（以下简称“个人征信系统”）的信贷数据开发出来的，是对个 人信用报告信息的量化，可帮助信贷机构更加方便、快速和一致地使用信 用报告信息，了解客户的当前信贷风险状况，以及预测信贷机构个人客户 在未来一段时间内发生信贷违约的可能性。 信用报告“数字解读”的分数范围为0-1000分，每个分数对应一定的违 约率。分值越高，表示未来发生信贷违约的可能性越低，其信用风险越小； 分值越低，表示未来发生信贷违约的可能性越高，其信用风险越大。一般 情况下，高分人群整体的信用状况优于低分人群，即未来发生信贷违约的 可能性较低。
个人信用评分
信用评分
信用评分———指信用评估机构对主体信用信息进行量化，并以分值形式表达 的过程或者结果。 1、信用评估机构与征信机构：
征信机构可以做评分，但更应关注于信用信息的真实、客观和权威，最好做到信息的 全面及时。
评估机构应该主要关注对被评价人来进行准确、合理、一致的评价，体现评分的公平。 2、信用信息 此概念不能简单鉴定为信贷信息，而是说与触犯法律法规，违反标准及契约相关的信 息。
最终可以得出准确的消费者信用评分。 数据显示，与传统信贷管理业务比较，ZestFinance的处理效率 提高了将近90%，在风险控制方面，模型相比于传统信用评估
模型性能则提高ance，数额未公布，而早在2015年6月份， ZestFinance还曾获得京东集团1.5亿美元投资，双方还 宣布成立名为JD-ZestFinanceGaia的合资公司。

第三章 信用评级方法 《信用评级》PPT课件

第三章 信用评级方法 《信用评级》PPT课件
环境、市场环境、政策环境和经济环境等内容。
❖ （二）基础要素 基础要素是影响被评对象信用状况的内部条件，包括企业
素质、规模实力、管理机制等信用评级内容。
❖ （三）动力要素 被评对象的经营能力、成长能力、发展前景等内容，体现
了其信用的动力，是推动其不断前进，改善信用状况的作用 力。
❖ （四）表现要素
❖ 3.功效系数法
功效系数法是根据多目标规划原理，对每一个评估指标分 别确定满意值和不允许值。然后以不允许值为下限，计算其 指标实现满意值的程度，并转化为相应的评估分数，最后加 权计算综合得分。
（三）多变量信用风险判别模型法
❖ 多变量信用风险判别模型法是以特征财务比率为解释变量 ，运用统计方法推导而建立起的标准模型对研究对象的所 属类别进行判别。它的基本做法是通过统计分析从若干表 明研究对象特征的变量值(主要是财务比率)中筛选出能够 提供较多信息的变量并建立起判别函数，使其对观测样本 进行分类时做到误判率最低。
❖ 1.Z-score模型 ❖ Z-score模型的判别函数如下：
Z 1.2X1 1.4X 2 3.3X3 0.6X 4 0.999 X5
流动资本
❖X1 总资产 ，由于流动资本=流动资产-流动负债，故流动资本越多，
企业违约风险越小，同时也可反映企业的短期偿债能力。
LAPP法、骆驼评估体系
LAPP法
流动性（Liquidity） 活动性（Activity） 盈利性（Profitability） 潜力（Potentialities）
骆驼评估体系
资本充足率 （Capital adequacy）
资产质量 （Asset Quality）
管理水平 （Management）
❖ 一、传统信用评级方法

信用分析信用信用等级评定(PPT 37张)

信用分析信用信用等级评定(PPT 37张)

（四）借款人管理分析 1、企业的组织形式及其变化 2、公司治理 3、管理者的素质和稳定性
（五）产品分析 1、了解成品的特性。常用品、必需品、奢侈品、 极度奢侈品。 2、了解市场竞争者、市价、市场潜力、产品原材 料采购、生产能力、销售范围、促销策略等。 3、产品分析中经常使用的两个指标：市场占有率， 销售增长率。
法人客户信用 等级评定管理办法
一、法人客户信用等级评定的含义
法人客户信用等级评定，是指农村信用 社为确保信贷业务的安全性、流动性和效益 性，按照统一的财务和非财务指标体系标准， 对各类企业法人客户、合伙类企业、个人独 资企业、其他经济组织（以下统称为法人客 户）在一定经营期间内的经营状况和资信状 况进行定量与定性分析，并据此就其偿债能 力和还款意愿做出的信用综合评价。
四、对借款客户财务分析 1、对财务报表的分析 2、对财务报表的各项目进行分析 3、对财务比率进行分析 （1）经营能力评价： 总资产周转次数； 流动资产 周转次数； 产销率（产品销售收入/产品产值）。 （2）盈利能力评价： 总资产报酬率； 净资产报酬 率； 销售利润率。 （3）偿债能力评价： 资产负债率； 流动比率； 速 动比率； 利息保障倍数； 现金流量指标； 或有 负债比率。
●内部评级：是指信用社自行对已经或申请与 该信用社建立信贷关系的法人客户评定信用 等级。内部评级结果为信用社商业秘密，不 对外公布，也不得告知任何单位、企业或个 人。 ●委托评级：是指信用社委托有资质的企业信 用评级中介机构对特定范围的法人客户评定 信用等级。委托评级结果经客户申请可对外 公布。
二、法人客户信用等级评定的作用
（二）还款来源分析
●现金流量 ●重新筹资 ●资产转换或销售 ●变卖抵押品或者担保人偿还。
（三）借款人行业分析 1、行业的竞争状况分析 2、行业壁垒。政策壁垒、技术壁垒、行会 壁垒。 3、行业的法律政策环境。优惠或限制政策。 对生产发展有实质性影响的法律法规是否 会出台等。

第07章 个人信用评估

第07章 个人信用评估
第7章 个人信用评估
7
7.1 个人信用评估概述
个人信用评估的优点



个人信用评估是信用评估机构、银 行或其他金融机构利用所获得的关 于信用申请人的信息，进行风险预 测的一种方法和技术。 个人信用评估通行的做法是利用信 用评分模型进行综合评分。 减少坏帐，决策标准化，业务自动 化，快速，高效。
第7章 个人信用评估
第7章 个人信用评估
11
7.2 国外个人信用评估指标体系
FICO信用分模型


住房 现地址居住时间 职务 工龄 信用卡 银行开户情况



债务收入比例 1年以内查询次数 信用档案年数 循环信用透支帐户数 信用额度利用率 毁誉记录
12
第7章 个人信用评估
7.2 国外个人信用评估指标体系
8
7.1 个人信用评估概述
个人信用评估的意义



个人信用评分是世界上普遍采用 的评估个人信用风险的方法。 个人信用风险的管理有三个突破， 每次突破都会给银行带来25% 左右的利润增长。它们分别是： 信用评分、自动化管理系统、决 策优化。 个人信用评分有助于消除我国商 业银行消费信贷业务发展的瓶颈。

个人信用评估应使用科学的分析方法，得到 定量化的评估结果。

个人信用评估应包括对该人履行各种经济承诺的评 估，对不同的征信对象分别给出相应的评估结果。
第7章 个人信用评估
6
7.1 个人信用评估概述
个人信用评估的功能

以个人的申请书和征信报 告等资料为基础信息，对 该申请人的信用风险程度 进行数学分析，并得到数 字量化的结果作为授信决 策的依据，从而使授信决 策自动化、科学化。

《个人信用报告解读》幻灯片

《个人信用报告解读》幻灯片
正常、冻结、止付、销户、呆账
本月应还款金额
到期前：为准贷记卡时，此数据项是 指累计透支额与利息之和，等于上月 透支余额＋本月透支总额＋相应利息 额；为贷记卡时，此数据项为上一结 算周期计算出的最低还款额。
到期后：为所欠全部金额。
本月实际还款金额
为准贷记卡时，此数据项是指累计还款额， 即借款人在连续两个结算/应还款日期间归 还透支局部的金额合计。
规那么十四 核销后还款内容在特别记录段展现。
信用报告详细说明 形成规那么十 五
规那么十五 本人声明信息显示按照信息获取时间
〔降序〕排序。销户/完毕账户和非销户/ 非完毕账户都要展示。
信用报告详细说明 形成规那么十 六
规那么十六 查询记录显示按照查询时间〔降
序〕排序。
信用报告详细说明 形成规那么十 七
信用报告详细说明 形成规那么十
规那么十 贷款明细信息显示首先按照贷款
种类排序，其次按照币种排序，最后 按照开户日期〔升序〕排序。对于非 销户/非完毕的账户，展示当前月的 数据；对于销户/完毕的账户，展示 最后一次上报的数据。
信用报告详细说明 形成规那么十 一
规那么十一
为他人贷款担保明细信息是根据被 征信人为被担保人担保的那笔贷款的 数据生成，信息显示按照为他人贷款 合同担保金额〔降序〕排序。他人的 贷款账户为销户/完毕账户和非销户/ 非完毕账户的都要展示。
段----根据信息类别不同将信用报告内 容划分为多个局部，每个局部为一个 段。
子段----根据信息类别不同对段的内容 进一步划分为多个局部，每个局部为 一个子段。
第一节 信用报告概述
二、信用报告的构造 信用报告名称 信用报告内容 信用报告头 信用报告主体 信用报告说明
信用报告概述信用报告头

第7章 个人信用评分 《消费者信用管理》PPT课件

第7章 个人信用评分 《消费者信用管理》PPT课件

二、构造信用评分模型的变量
（一）表现变量的定义
3. 建模样本的“拒绝推断” “拒绝推断”是指对被拒绝的客户的信用表现进行 推断（即推断这些客户的表现变量）。处理这一 问题时常用的方法包括： ✓接受部分本来应该被拒绝的客户的申请。 ✓将被拒绝的客户全部作为“坏”客户。
二、构造信用评分模型的变量
（二）特征变量的形成
三、信用评分模型的分组
分组即按照某种标准，将客户划分为不同的组，每个组 内客户的行为模式在某种程度上相同或相似，组之间则 存在显著差异。分组完成后对每一组分别建立评分模型。
分组的原因： ✓不同类型的客户其信用行为的影响因素是不一样的， 即使同样的影响因素在模型中的权重也可能不一样。 ✓出于信贷政策的需要。 ✓出于统计上的原因。
二、构造信用评分模型的变量
（一）表现变量的定义
2. 观察期和表现期的划分
✓观察期——收集样本客户的历史基本特征和行为特 征信息，提炼形成模型的特征变量（即自变量）； ✓表现期——收集样本客户的信用表现，形成模型的 因变量。 一般先定义表现期，然后向前倒推一定时间段形 成观察期选。表现期的确定随着信贷产品的不同会 发生一些变化。在行为评分中，通常选取一个18~24 个月的时间段。
一、征信局数据
✓ 消费者个人基本信息
• 包括姓名、性别、出生日期、身份证号码、婚 姻状况、居住地址、职业信息等
✓ 信用记录
• 包括银行信贷交易信息及非银行信用信息
✓ 公共记录信息
• 包含欠税记录、法院民事判决记录、强制执行 记录、行政处罚记录、电信欠费记录等信息
✓ 查询信息
• 反映消费者的信用报告被查询的历史记录
大数据时代，有“一切数据皆为信用数据”的观点。
表7-2 三个信贷机构申请表中的特征变量

个人征信 PPT

个人征信 PPT
20
征信对一个人的的重要性来说，相当于一个人的经 济身份证。所以希望各位爱护自己的征信，贷款或者信 用卡要及时还款，良好的履约能力能够让一个人在需要 资金的时候快速获得资金，获取经济利益。
21
大家好
1
2
1
认识征信
2
解读征信
了解征信
3
3
征信是专业化的、独立
的第三方机构为个人建立的 信用档案。
4
征信记录了个人过去的信用
行为，这将影响个人未来的经济 活动。
5
1.中国人民银行征信 2.信联征信
3.民间大数据征信
6
1
认识征信
2
解读征信
了解征信
7
3
1.个人基本信息
5.贷款信息 6.信用卡信息 7.公积金信息 8.征信查询信息
16

信用卡连续三次、累计六次逾期还款 房贷月供累计2至3个月逾期或不还款 车贷月供累计2至3个月逾期或不还款 基础贷款利率上调，仍按原金额支付“月 供”，产生利息逾期


水、电、燃气费不按时交款
个人信用卡出现恶性套现的行为 助学贷款拖欠不还款
17


睡眠信用卡产生年费未缴纳
信用卡透支消费、按揭贷款没有及时按期还款 为第三方提供担保时，第三方没有按时偿还贷款 个人信用报告还会记录法院部分经济类判决 手机扣费与银行卡扣费挂钩，在手机停用后没有办理相关 手续，因欠月租费而形成逾期，也会造成不良记录 被别人冒用身份证或身份证复印件产生信用卡欠费记录，

通俗讲就是盗刷
18
网贷
2.配偶信息
3.居住信息 4.职业信息
8
9
10

银行版个人信用报告解读课件

银行版个人信用报告解读课件
查询记录
报告被查询的次数和查询原因，如贷 款审批、信用卡审批等，反映申请人 征信需求的频繁程度。
查询机构
进行查询的机构名称，如银行、保险 公司等，反映申请人与金融机构的互 动情况。
03
个人信用报告中的信用评分与评 级
信用评分介绍
信用评分定义
信用评分是银行根据个人征信系 统中的信息，运用一定的数学模 型和数。
信用评分目的
帮助银行更准确地评估个人的信 用风险，以便做出是否发放贷款
或信用卡等信贷业务的决策。
信用评分模型
常见的信用评分模型包括FICO、 VantageScore等，不同模型在 计算方式和权重上略有差异。
信用评级介绍
信用评级定义
信用评级是银行对个人信用历史记录的综合评估结果，通 常以字母表示，如A、B、C等。
以提升信用评分与评级。
负债情况
个人的负债情况也会对信用评 分与评级产生影响，过高的负 债会降低信用评分与评级。
信用历史长度
个人征信系统中的信用历史越 长，通常会有更高的信用评分 与评级。
征信查询次数
征信查询次数过多会影响信用 评分与评级，因为频繁查询可 能意味着个人财务状况较为紧
张。
04
个人信用报告的异议处理与修复
信用评级划分
不同银行对信用评级的划分标准可能略有不同，但大致可 分为优秀、良好、一般等几个等级。
信用评级意义
信用评级对于个人在申请贷款、信用卡等信贷业务时非常 重要，较高的信用评级有助于获得更优惠的贷款利率和更 快速的审批。
信用评分与评级的影响因素
还款记录
还款记录是影响信用评分与评 级最重要的因素，按时还款可
个人信用信息的保护措施
定期更新个人信息

个人信用评级

个人信用评级
• （四）新信用交易的发生情况
• 主要考虑：消费者开立各类新信用账户的 数量，账户开立后至今有多长时间，消费 者最近通过该账户提出的信用交易要求的 数量，个人信用报告中记载的查询记录的 情况，借贷人查询记录后至今的时间长短， 自上一次出现违约支付问题后是否有良好 的信用记录。
二、个人信用评级内容
• 一、个人信用评级的一般内容 （五）使用中的信用交易数量 • 信用评分将考虑消费者使用信用卡、分期
波段名称 波长范围
频率范围
主要用途
超长波
长波 中波
短波
104～105 m
103～104 m 102～103 m
10～100 m
30～3 kHz 长距离通信，导航， 频率标准
300～30 kHz 导航，长距离通信
3000～300 kHz 广播，船舶通信、飞 行通信
30～3 MHz 广播，各种通信
超短波 分米波 厘米波
发送设备：完成信号的处理，将基带信号变换为适合在不同信道内传输的信号 接收设备：将信道传送的信号还原为原端的基带信号。 输出变换器：将传输来的电信号变换成所需的信息形式，可以是扬声器等。 信道：发送设备和接收设备中间的传输媒介，表明信号传输的途径，一般分为 有线信道和无线信道两类。
无线电波的工作波段
一、个人信用评级概述
二、个人信用评级的作用 • （一）个人信用评级是社会主义市场经济
体制的内在要求 • （二）个人信用评级是维持市场经济秩序
的重要保障 • （三）个人信用评级是扩大内需的迫切要
求 • （四）个人信用评级有利于提高政府执行
社会经济管理职能的效率
第1章 绪 论
课程的性质和所研究的对象及课程任务 无线电通信发展概述 无线电通信系统 无线电波的工作波段和传输方式 无线电发送设备的组成 无线电接收设备的组成 本课程的主要内容及特点
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

FICO 评分模型中所关注的主要因素
(二) 信用账户数 该因素仅次于还款历史记录对得分的影响, 占总影响因素的30%。对于 贷款方来讲, 一个客户有信用账户需要偿还贷款, 并不意味着这个客 户的信用风险高。相反地, 如果一个客户有限的还款能力被用尽, 则 说明这个客户存在很高的信用风险, 有过度使用信用的可能, 同时也 就意味着他具有更高的逾期还款可能性。该类因素主要是分析对于一 个客户, 究竟多少个信用账户是足够多的, 从而能够准确反应出客户 的还款能力。 (三) 使用信用的年限 该项因素占总影响因素的15%。一般来讲, 使用信用的历史越长, 越能 增加FICO信用得分。该项因素主要指信用账户的账龄, 既考虑最早开 立的账户的账龄, 也包括新开立的信用账户的账龄, 以及平均信用账 户账龄。据信用报告反映, 美国最早开立的信用账户的平均账龄是14 年, 超过25%的客户的信用历史长于20年, 只有不足5%的客户的信用历 史小于2年。
分做起来也会比较复杂，那么它的评价相对来讲是要比较综合全面一些。
行业共享评分
一个行业的几家机构使用他们共同的数据，也包括会从征信局拿到的一些数据构 建的模型，这个模型基本上是对他们有共同行为特征的客户或者是相同或相近的 业务来使用。
美国信用评分的发展历史
费艾哲公司为美国 投资公司构建了第 一个信用评分模型
20世纪50年代
20世纪60年代
1958年
美国零售商和 邮购商开始应 用信用评分
利用信用评分进 行信用卡发放
FICO评分开始在三 大征信机构得到普
遍应用
20世纪80年代
1991年
1995年
2007年
信用评分开始应用 于个人贷款，住房 抵押贷款和小企业 贷款中运用。（
房利美和房地美开 始应用FICO信用评 分来评估美国房贷
FICO信用评分又根据信用风险管理用途的不同可以分为欺诈风险评分、破产评分、 收益评分和债务催收评分。
仅基于FICO开发的信用评分模型，每个消费者有超过48个不同的信用评分，可以 用于不同的消费场景。根据有关统计，全球信贷市场上90%的信用评分都是FICO开 发。全球FICO信用评分已经出售了1000亿份。
个人信用评分
信用评分
信用评分———指信用评估机构对主体信用信息进行量化，并以分值形式表达
的过程或者结果。
1、信用评估机构与征信机构： 征信机构可以做评分，但更应关注于信用信息的真实、客观和权威，最好做到信息的
全面及时。 评估机构应该主要关注对被评价人来进行准确、合理、一致的评价，体现评分的公平。
各因素占比图
FICO信用评分模型
FICO信用评分的打分范围是300～850分；
FICO信用分可以帮助金融机构等授信机构进行授信决策。一般而言，如果 借款人的信用分达到680分以上，授信机构就可以认为借款人的信用卓著 ， 可以毫不迟疑地同意发放贷款；如果借款人的信用分低于620分，授信机 构或者要求借款人增加担保，或者寻找各种理由拒绝贷款；如果借款人的 信用分介于620分～680分之间，授信机构就要作进一步的调查核实，采用 其他的信用分析工具进行细致分析。
房贷
推出第五版FICO评 分，称为FICO 08
FICO信用评分--最具有权威性
FICO信用评分是最具代表性的，一般指根据个人征信机构的数据和FICO的评分模 型开发而成，也称为个人通用评分，可以广泛地被授信机构所使用。
FICO信用评分按照信贷产品的不同，评分模型也不同，常见的分类为：信用卡、消 费贷款、房贷、助学贷款和车贷等。其中美国3/4的家庭房贷是基于FICO信用评分 做出的评价。
FICO 评分模型中所关注的主要因素
(一) 偿还历史 影响FICO得分的最重要的因素是客户的信用偿还历史, 大约占总影响因素的 35%。支付历史主要显示客户的历史偿还情况, 以帮助贷款方了解该客户是 否存在历史的逾期还款记录, 主要包括: (1) 各种信用账户的还款记录, 包括信用卡( 例如: Visa、MasterCard、 AmericanExpress、Discover) 、零售账户(直接从商户获得的信用) 、分期 偿还贷款、金融公司账户、抵押贷款。 (2) 公开记录及支票存款记录, 该类记录主要包括破产记录、丧失抵押品赎 回权记录、法律诉讼事件、留置权记录及判决。涉及金额大的事件比金额小 的对FICO 得分的影响要大, 同样的金额下,越晚发生的事件要比早发生的事 件对得分的影响大。一般来讲, 破产信息会在信用报告上记录7- 10年。 (3) 逾期偿还的具体情况, 包括, 逾期的天数、未偿还的金额、逾期还款的 次数和逾期发生时距现在的时间长度等。
FICO 评分模型中所关注的主要因素
(四) 新开立的信用账户 该项因素占总影响因素的10%。在现今的经济生活中, 人们总是倾向于开立更多的信用账户, 选择信用购物的消费方式, FICO 评分模型也将这种倾向体现在信用得分中。据调查, 在很 短时间内开立多个信用账户的客户具有更高的信用风险, 尤其是那些信用历史不长的人。该 项因素主要包括: (1) 新开立的信用账户数, 系统将记录客户新开立的账户类型及总数; (2) 新开立的信用账户账龄; (3) 目前的信用申请数量, 该项内容主要由查询该客户信用的次数得出, 查询次数在信用报 告中只保存两年; (4) 贷款方查询客户信用的时间长度; (5) 最近的信用状况, 对于新开立的信用账户及时还款, 会在一段时间后, 提高客户的FICO 得分。 (五) 正在使用的信用类型 该项因素占总影响因素的10%,主要分析客户的信用卡账户、零售账户、分期付款账户、金融 公司账户和抵押贷款账户的混合使用情况, 具体包括: 持有的信用账户类型和每种类型的信 用账户数。
历史
高
低
信用评分分类
内部评分
商业银行他们基于自己收集到的数据，主要是基于自己客户数据构建模型，当然 也可能会用到征信局的数据，这个模型的特点主要对于某个具体的业务或者说某 个客群是比较有效的。
征信机构评分
征信机构利用所采集到的丰富信息对个人进行这样一个综合的信用评价。因为征 信局收集的信用信息的维度也比较广，覆盖的人群也会比较多。所以征信局的评
2、信用信息 此概念不能简单鉴定为信贷信息，而是说与触犯法律法规，违反标准及契约相关的信
息。
信用评分的量化过程
评级与评分
对比 对象数量及规模
技术 效果 关注的数据 成本
评级
评分
少且大
多且小
定性为主+定量分析（基于理 定量为主（应用模型自动计
论进行数据分析）
算）
注重个体准确性
注重群体的准确性
当前