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个人信用评分模型及应用研究近年来，个人信用评分模型逐渐成为金融行业中的热门话题。
随着金融科技的发展和普及，越来越多的人开始关注自己的信用评分，因为这关系到他们能否获得贷款、信用卡、住房等各种金融资产和服务，甚至与个人职业发展、社交圈子等方面息息相关。
那么，什么是个人信用评分模型？它有哪些应用？下面将从概念、构建和应用三个方面进行探讨。
一、概念个人信用评分模型是一种通过对个人信用历史和金融行为数据进行分析和计算，来评估他们未来偿债能力和信用风险的模型。
通俗来说，就是将个人的信用表现和行为量化为一个分数（如350-800分），作为银行、信用卡公司、租赁公司、保险公司等各种金融机构决策是否提供资金或服务的重要依据。
这个信用评分模型通常包括以下几个要素：个人基本信息（姓名、身份证号、年龄、教育程度等）、信用历史（贷款、信用卡、房贷等还款记录，还款时间和逾期记录等）、金融行为（收入、支出、负债情况、购物、旅游、娱乐等消费习惯）和其它数据（工作、家庭、社会网络等）。
这些数据通常由金融机构和信用机构收集和整理，然后通过算法进行加工和分析，得出一个综合的信用评分。
二、构建个人信用评分模型的构建很关键，因为它直接影响到评估结果的准确性和公正性。
一般来说，构建一个合理的个人信用评分模型需要考虑以下几个方面。
1. 数据质量个人信用评分模型的数据需要来自质量高、准确性强的数据源。
在现实中，经常会出现数据缺失、错误、重复等情况，这会严重影响个人信用评分的准确性。
因此，需要采用尽可能多的数据源，并对数据进行清洗、校验和整合，以提高数据质量。
2. 模型选择个人信用评分模型有很多种，如FICO评分、VantageScore评分、百行征信评分等。
这些评分模型的算法和权重不同，需要根据不同的业务需求和数据特点进行选择。
例如，FICO评分主要用于信用卡、个人贷款等领域，VantageScore评分则更注重对支付历史和利率的分析，百行征信评分则较为综合。
个人信用评级模型的构建与应用随着金融市场的不断发展和现代化金融工具的普及，信用评级越来越受到人们的关注。
在快速变化的经济环境下，信用评级尤其重要，它不仅有助于金融机构的风险控制，还可以帮助消费者了解自己的信用状况，从而更好地规划财务和债务。
本文将探讨个人信用评级模型的构建与应用，包括相关理论和方法、关键因素以及实际应用案例。
一、理论与方法个人信用评级是根据个人借贷与支付记录等信息，对其借款偿还能力和信用水平进行评估的过程。
个人信用评级模型是基于预测和分类模型的一种方法，其主要目的是通过对一系列数据的分析和模型建立，对个人的信用风险进行评估。
主要的理论和方法包括逻辑回归、决策树、神经网络和支持向量机等。
逻辑回归是一种广泛应用的分类算法，其主要思想是将线性回归模型的输出映射到[0,1]的概率区间上，在给定训练样本后，通过极大似然估计，得到模型的系数，然后用模型来预测新样本。
决策树是一种基于树形结构的分类模型，在每个结点上，通过某种方法，如信息增益或基尼系数，选择一个最优的属性分割数据集，生成树形结构来表示数据的分类过程。
神经网络是一种模仿生物神经系统中神经元之间相互作用的数学模型，其主要特点是具备自适应、非线性和并行处理的能力。
支持向量机是一种监督学习算法，其基本思想是将样本数据映射到高维空间中，找到一条最优分割超平面，使得离超平面最近的样本点（即支持向量）与分割超平面的距离尽可能大。
二、关键因素个人信用评级的关键因素包括个人征信记录、收入、负债、就业状况、居住稳定性和信用历史等。
其中，个人征信记录是最重要的因素之一，因为它能够反映个人的信用历史、债务状况、逾期情况、违约记录以及信用额度等信息，是评估个人信用水平的基础。
收入和负债是个人财务状况的重要指标，一般来说，收入越高、负债越低，个人信用状况就越好；反之则相反。
就业状况是反映个人经济能力的指标之一，稳定的就业状况不仅可以提高个人的经济实力，也可以反映个人的社会责任感和稳定性，是个人信用评估的重要因素之一。
个人信用评分模型构建与应用在现代社会中，个人信用评分模型已经成为金融行业中至关重要的一个工具。
个人信用评分模型是一种根据个人的信用历史、经济状况和行为等因素，对个人进行信用评定并生成信用评分的数学模型。
这个评分可以帮助金融机构和其他服务提供商判断个人的信用风险，从而决定是否提供贷款、信用卡、住房租赁等产品和服务。
构建个人信用评分模型是一个复杂的过程，需要精确的数据收集和处理，以及合适的建模技术。
以下是构建个人信用评分模型的几个关键步骤：1. 数据收集和预处理：个人信用评分模型的构建需要大量的个人数据，包括个人的信用历史、收入状况、财务状况、就业和居住情况等。
在收集这些数据之前，需要确保数据的准确性和完整性。
数据预处理阶段包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等步骤，以使数据适合建模分析。
2. 特征选择和变量转换：在实际应用中，有些特征对信用评分的影响可能更大，因此需要通过特征选择技术来筛选出最相关的特征。
此外，一些变量可能需要进行转换，例如，连续型变量可以通过分箱转换为离散型变量，以便于模型的解释和应用。
3. 建立评分卡模型：评分卡是个人信用评分模型的一种常用形式。
评分卡模型基于统计分析，将个人的各种特征和变量映射为相应的信用分数。
在建立评分卡模型时，可以使用Logistic回归、决策树、支持向量机等机器学习算法，通过训练样本数据来拟合模型，并使用评估指标评估模型的性能。
4. 模型验证和优化：构建个人信用评分模型后，需要使用测试样本数据对模型进行验证和优化。
模型验证的目的是评估模型的鲁棒性和准确性，以确保模型适用于未知的个人数据。
如果模型的性能不符合要求，可以对模型进行调整和改进，以提高模型的预测能力。
个人信用评分模型的应用主要有两个方面：风险评估和信用决策。
通过个人信用评分模型，金融机构可以对个人的信用风险进行评估，判断其是否有偿还债务的能力和意愿。
这对于决定是否提供贷款、信用卡等金融产品具有重要意义。
商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用
商业银行个人信贷信用评分模型是根据个人的信用历史、财务状况、就业和收入等信息，通过统计学方法和机器学习算法建立的一种评估个人信用风险的模型。
模型构建过程主要包括以下步骤：
1. 数据收集与清洗：通过银行内部和外部渠道收集个人信贷相关数据，并进行数据清洗处理，例如数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
2. 变量筛选与衍生：通过变量相关性、信息价值等指标进行变量筛选和衍生，构建入模变量集合。
3. 模型选择与建立：选择适合的机器学习算法和统计学方法，进行模型建立和调优。
4. 模型验证和评估：将模型应用于一部分样本数据进行验证和评估，包括模型自身表现、拟合度、预测准确率等指标。
模型应用主要包括以下方面：
1. 信用申请的预审：通过分析申请人的信用历史、资产负债状况、收入和支出情况等信息，快速预判个人信用风险，为下一步审核提供参考和指导。
2. 信用审批的参考：在银行信用审批过程中，将信用评分模型的结果作为参考，结合其他因素综合判断申请人的信用风险。
3. 贷后信用风险监控：通过定期检查申请人的还款情况和财务状况，实时监控个人信用风险和做出调整。
总之，商业银行个人信贷信用评分模型是对个人信贷风险进行量化评估和预测的一个重要工具，能够提高银行信贷风险控制能力，同时也为申请人提供优质的信贷服务。
个人信用评估模型及应用研究近年来，随着互联网和信息技术的发展，数据化和算法化的信用评估模型逐渐成为各行业的共同选择。
而个人信用评估模型在金融和电商等领域具有广泛的应用，它以客户历史行为、风险素质等为依据，对客户进行信用评级，为客户提供更好的金融服务。
本文将从个人信用评估模型的概念、构成要素及应用等方面进行介绍。
一、个人信用评估模型概念个人信用评估模型指的是一种利用客户信息数据，通过计算分析出客户信用评级的一套系统。
评估模型的基础通常是客户历史数据、客户个人信息和外部数据等，通过数据分析和机器学习等技术手段，得出客户信用评级。
该评级对银行、信用卡公司、电商平台等金融机构提供了有价值的客户信息，可以帮助这些机构更好地选择客户，定制产品，最终获得商业上的收益。
二、构成要素A. 客户个人信息客户的基本信息通常包括姓名、性别、年龄、工作地点、婚姻状况、教育背景等等。
这些信息可以用于对个人客户的基本情况进行分析。
例如年龄、婚姻状况等会影响他们的消费行为和金融需求等，而教育背景则可以反映出客户的财务素质和个人信誉度。
B. 客户历史行为客户的历史行为数据是评估个人信用评级的重要数据来源。
包括客户的消费历史、贷款记录、还款情况等等。
这些信息可以协助评估模型分析客户的还款能力和风险，比如客户是否经常逾期，是否有能力按时还款等等。
C. 外部数据除了客户个人信息和历史行为数据外，外部数据也是评估模型的重要数据来源。
比如社交媒体数据、公司财务报表数据、政府数据等等。
这些数据通常可以帮助了解客户的背景信息、收入状况、就业稳定性等其他内容，有利于评估模型更全面的评估客户的信用状况。
三、应用场景A. 银行信贷银行的核心业务之一是信贷业务，为确保贷款的安全和提高贷款的效率，银行可以使用个人信用评估模型评估申请者的信用，确保不会向信用较差的客户发放高风险贷款，从而减少信用风险。
同时，对那些信用良好的客户可以提供更好的贷款利率和更优秀的客户优惠。
个人信用评级模型构建与应用随着社会的不断进步和发展，信用的作用越来越受到重视。
信用是一种社会文化，它关系到社会的发展和稳定。
在现代社会，信用已成为人们生活中的重要组成部分，而个人信用评级模型便是一种推动社会文明进步的重要工具。
一、个人信用评级模型的意义个人信用评级模型是一种科学、客观、全面的评价个人信用状况的体系。
它涉及个人的信用历史、资产负债情况以及个人收入情况等方面。
利用个人信用评级模型，可以精确评估借款人的信用状况，从而减少风险，提高贷款的成功率。
同时，个人信用评级模型也可以帮助个人了解自己的信用状况，避免因为信用不良而影响个人的生活和发展。
二、构建个人信用评级模型的方法构建个人信用评级模型的方法主要包括三个方面：数据收集、特征选择和模型构建。
1. 数据收集数据收集是构建个人信用评级模型的第一步，也是最基础的步骤。
数据收集包括从各种渠道获取个人信息，包括个人信用报告、个人所得税情况、个人负债情况、资产情况等等。
2. 特征选择特征选择是指从收集到的数据中选择对信用评级有重要影响的特征。
在特征选择时，需要考虑到特征的相关性、稳定性和可解释性等因素。
3. 模型构建模型构建是指根据特征选择的结果，构建个人信用评级模型。
常用的模型有基于统计学的模型、基于机器学习的模型等。
三、个人信用评级模型的应用构建好个人信用评级模型后，可以在多个领域应用。
1. 金融机构贷款风险评估银行、信用社等金融机构利用个人信用评级模型，可以更加准确地评估借款人的信用情况，减少贷款风险，提高放贷成功率。
2. 社交网络平台信用评级社交网络平台利用个人信用评级模型评估用户的信用情况，可以更好地保障平台的安全和稳定，提高用户对平台的信任度。
3. 个人信用评价个人利用个人信用评级模型，可以及时了解自己的信用状况，从而及时改正不良信用记录，避免影响个人的贷款和其他重要事项。
四、个人信用评级模型面临的挑战个人信用评级模型虽然有很多优势，但是也面临一些挑战，具体包括以下几方面。
信用评级模型的建立和应用信用评级模型是为了评估个人或组织的信用状况而建立的一种量化方法。
在金融、银行、信贷等行业中，信用评级模型被广泛用于风险控制和决策制定。
本文将介绍信用评级模型的建立过程和应用领域。
一、信用评级模型的建立1. 数据收集信用评级模型的建立首先需要收集相关的数据，包括个人或组织的基本信息、财务报表、历史信用记录等。
这些数据可以从公开渠道获取，也可以通过对个体进行调查、访谈等方式获得。
2. 数据预处理在收集到的数据中，可能存在缺失值、异常值或噪声数据，需要进行预处理。
预处理包括缺失值填充、异常值检测和处理，以及数据的清洗和整理工作。
3. 特征选择从收集到的数据中，我们需要选择与信用风险相关的特征，并对其进行筛选。
特征选择的目标是挑选出最具预测能力的变量，可以采用统计分析方法、机器学习算法等进行特征评估和选择。
4. 模型训练在建立信用评级模型的过程中，我们需要确定合适的算法和模型。
常用的方法包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。
通过将收集到的数据分为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练和参数优化，然后使用测试集验证模型的准确性和鲁棒性。
5. 模型评估完成模型的训练后，需要对模型进行评估。
评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。
如果评估结果不满足要求，可以进行模型调整和优化，直到达到预期的评估指标。
二、信用评级模型的应用1. 银行信贷在贷款申请审核过程中，银行可以利用信用评级模型对借款人的信用进行评估，以确定是否给予贷款、贷款额度和利率的确定。
2. 企业风险控制信用评级模型可以帮助企业评估供应商及合作伙伴的信用状况，降低合作风险，选择合适的商业伙伴。
3. 投资决策在投资决策中，信用评级模型可以辅助投资者评估债券、债务和其他金融产品的风险水平，从而进行更明智的投资选择。
4. 保险领域保险公司可以利用信用评级模型评估投保人的风险，制定合适的保险产品和保费。
5. 社会信用体系建设信用评级模型也可以应用于社会信用体系建设，通过评估个人或组织的信用状况，推动社会诚信建设。
信用评分模型在个人信贷风险评估中的应用研究报告一、引言随着金融行业的快速发展和个人信贷需求的增加，信用评分模型在个人信贷风险评估中的应用变得越来越重要。
本篇研究报告将探讨信用评分模型在个人信贷风险评估中的应用，并对其优势和挑战进行分析。
二、信用评分模型概述信用评分模型是一种通过对个人信用特征进行定量分析和分类，评估其还款能力和信用风险的工具。
常见的信用评分模型有传统的基于统计学方法的评分卡模型和基于机器学习的信用评分模型。
三、信用评分模型在个人信贷风险评估中的应用1. 收集个人信息在个人信贷风险评估中，首先需要收集个人的基本信息和财务状况，包括年龄、收入、职业等。
2. 建立信用评分模型基于收集到的个人信息，可以通过统计学方法或机器学习算法建立信用评分模型。
评分模型可以根据不同的特征权重给每个个人打分，以量化其信用水平和风险等级。
3. 评估个人信用风险根据建立的信用评分模型，可以评估个人的信用风险水平。
高分代表较低的信用风险，低分代表较高的信用风险。
4. 决策风险控制策略根据个人的信用风险水平，金融机构可以制定不同的风控策略，包括信贷额度、利率等方面的决策。
高信用评分的个人可以获得更高的信贷额度和更低的利率。
四、信用评分模型的优势1. 高效性：信用评分模型可以快速评估个人信用水平和风险，提高风险评估的效率。
2. 准确性：通过对大量历史数据进行建模，信用评分模型可以较准确地预测个人的信用风险。
3. 客观性：信用评分模型的评估结果客观公正，不会受到人为主观因素的影响。
五、信用评分模型的挑战1. 数据质量问题：信用评分模型的准确性依赖于所使用的数据质量，如果数据不完整或者存在错误，模型的准确性会受到影响。
2. 模型过度拟合：如果信用评分模型过于依赖于历史数据，而不适应新的市场环境，可能会导致模型的过度拟合，影响评估结果的准确性。
3. 隐私问题：个人信用评估涉及到大量个人隐私信息的收集和处理，对隐私保护提出了更高的要求。
信用评级模型的建立和应用
信用评级模型是金融领域中用于评估借款人或发行人信用风险的重
要工具。
本文将介绍信用评级模型的建立和应用，从模型的构建方法、数据的收集与处理、分析与评估以及应用场景等方面进行论述。
1. 模型的构建方法
信用评级模型的构建方法主要有统计模型法和专家判断法。
统计模
型法是根据历史数据分析借款人或发行人的还款能力与过往行为，通
过数学模型建立评级标准。
专家判断法则依赖于专业评级机构的经验
和判断，通过一系列的定性分析来评估信用风险。
2. 数据的收集与处理
建立信用评级模型需要大量的历史数据作为基础。
数据的收集可以
通过市场调研、金融机构内部信息以及第三方数据供应商获取。
在处
理数据时，需要进行数据清洗、归一化处理、特征选择等步骤，以确
保数据的准确性和可用性。
3. 分析与评估
在信用评级模型的建立过程中，需要对数据进行统计分析和评估。
常用的分析方法包括回归分析、决策树、支持向量机等。
通过对数据
的建模和拟合，得到一个能够准确预测借款人或发行人信用风险的模型。
4. 应用场景
信用评级模型在金融领域有广泛的应用。
在商业银行中，信用评级模型被用于评估个人贷款、企业债券等的风险；在投资机构中，可以用于判断投资组合中的各种资产的风险程度；在保险行业中，信用评级模型可以用于评估保单持有人的赔付能力。
综上所述，信用评级模型的建立和应用对于金融机构和投资者来说至关重要。
通过合理的模型构建方法、数据的收集与处理、分析与评估以及应用场景的选择，可以准确评估借款人或发行人的信用风险，以保障金融市场的稳定与健康发展。
个人信用评估模型的构建与应用引言信用评估一直是金融机构和个人信贷的核心问题之一。
随着信息技术和数据分析的发展，越来越多的金融机构倾向于使用个人信用评估模型来确定贷款数额和贷款利率。
本文将探讨个人信用评估模型的构建和应用，以及其在金融行业的重要性。
第一章个人信用评估模型的概述个人信用评估模型是一种用于评估个人信用状况的数学模型。
传统地，评估一个人的信用质量需要和信用局联系，但如今，更多的金融机构使用计算机模型来评估个人信用。
这种评估可以根据多种因素，如申请个人贷款的信用历史，收入水平，工作和居住稳定性，甚至是一个人的消费习惯。
第二章构建个人信用评估模型的方法构建个人信用评估模型的方法包括机器学习算法，回归模型，决策树算法以及神经网络等等。
在这些方法中，最常用的是逻辑回归模型和基于神经网络的模型。
逻辑回归算法基于一些自变量和因变量之间的对数函数逻辑，而神经网络模型则组合各种输入信号的结果以预测信用风险。
第三章个人信用评估模型的应用经过构建的个人信用评估模型可以在金融机构中广泛应用。
评估出的分数可以用来帮助决定贷款的大小，期限和利率等。
此外，在保险公司中，个人信用评估模型也可以用来确定用户的保险费用。
在这些行业中，个人信用评估模型旨在降低信用风险，优化风险策略，并减少不良贷款的数量。
第四章个人信用评估模型的优点和缺点个人信用评估模型的优点在于准确性和速度。
通过模型，金融机构可以根据多个因素准确预测一个人的信用等级，而且速度也非常快。
相比之下，传统的银行贷款需要一些手续来确定申请者的信用评级，可能需要几天或几周的时间。
此外，个人信用评估模型也可以覆盖到在传统信用评估模型中未被涵盖的因素。
然而，个人信用评估模型也有一些不足之处。
例如，由于训练数据不足，模型可能出现偏见或不准确。
另外，个人信用评估模型可能忽略一些人的信用状况，并导致不公平的对待。
例如，这种模型可能会把那些没有信用历史或信用历史不好的人判定为不良信用，而不将他们视为潜在的或者是难缠的客户。
商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用摘要：面对全球经济、金融一体化的现实背景以及随之而来的白热化竞争态势，个人信贷业务将是我国银行业目前及未来发展的关键领域。
为此，文章首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发，构建了一套产品水平的信用评分模型的整体分析框架，并将该框架具体应用于个人住房贷款产品；在此基础上，考虑到我国银行业的发展现状与评分模型的可实施性，设计了一个根据专家判断法的评分结果和定量模型法的评分结果进行相互校验的混合型个人住房贷款信用评分模型，并基于所收集的某股份制商业银行的样本贷款数据进行了部分验证工作，同时指出下一步的研究方向。
关键词：住房贷款信用评分模型；专家判断法；定量模型法一、引言与文献回顾从历史的视角来看，我国银行业最初是以对公业务为主，其特点是机构客户数量较少、资金规模大、参与的银行业务人员也较少。
然而，面对经济全球化和金融国际化的激烈竞争，特别是随着外资银行的不断进人，极大地加剧了银行产品和服务竞争的白热化。
因此，对私业务，即个人信贷业务这一发达国家银行的重要基础业务和利润支柱将成为我国商业银行今后发展的重点领域。
个人信贷业务，例如房贷、车贷、信用卡消费及其他个人消费贷款，其特点是单笔业务的资金规模小、业务复杂且数量大，因此如继续沿用传统的人工审批方法，则必将占用银行大量的业务人员，增加成本，降低效率，从而影响银行竞争力，同时也不符合全球银行业的发展趋势。
在国外已经发展了50年的信用评分是以计算机技术为核心的，以取代人力为特征的大规模自动化处理方法，是发达国家普遍采用的能够有效控制风险、降低业务人员数量、极大提高审批效率的商业银行革命性措施之一。
因此，构建个人信贷信用评分模型对银行开展个人消费信贷业务有重要作用。
最初的信用评分是由评级人员依个人经验进行主观评价，之后发展到3C评价(品德、能力、担保)和5C评价(品行、能力、资金、条件和抵押担保)。
这些多数是主观、定性的评价方法。
为了降低信用评分中的主观因素，越来越多的定量评估方法被采用。
这些方法主要包括：判别分析、Logistic回归模型、线性规划法、神经网络法和分类决策树法。
银行常常采用某种统计方法建立个人信用评分模型，至于具体采用何种方法则取决于不同方法对不同问题的预测精度以及建模人员的知识及偏好。
线性判别分析是第一个用于信用评分模型的简单参数回归模型，而Logistic回归方法则是信用评分的一种常用方法，在预测二分性结果上，Logistic是一种准确性最高的技术。
此外，其他的一些学者将一些非参数统计模型，如K—近邻判别、分类树应用于信用评分。
近年来在信用评分领域也开始尝试引入神经网络方法，Desai等和West等人都使用神经网络技术来构造个人信用评分模型。
通过实证分析，他们验证了在各种变量间呈现复杂的非线性关系的情况下，神经网络技术所具有的明显优势(Desai，1996；West，2000)。
分类树是一种由计算机实现，基于统计理论的非参数识别方法。
分类树把贷款申请者进行不断的分类，尽量使每一类申请者都具有相似的违约风险，并且与其他类别贷款申请者的违约风险明显不同(石庆焱，2004)，分类树方法充分利用先验信息处理数据间的非同质关系，可有效地对数据进行分类。
该方法虽简单，但具有很高的分类精确度和分类效率，适合于样本数据量较大的情况。
尽管许多银行通常会采用不同的技术方法来建立个人信用评分模型，但是在实际信贷决策中将不同的模型结合起来使用也是一种常用的方法，这样做的目的往往是为了节省成本。
例如，信贷机构利用贷款人申请表中的数据建立个人信用评分模型，若这一模型有助于对申请人做出批准与否的贷款决定，就可以仅利用该模型；反之，则还需使用外部信用评分机构的评分结果对其进行评价(Thomas，2002)。
在个人住房贷款的决策中，许多银行都按“贷款—收入比”事先对客户进行分类而过滤掉一批申请人，然后在此基础上再利用信用评分模型进行评分。
摩根大通在个人住房贷款行为评分模型中，则将外部信用评分机构的评分作为 Logistic回归模型的解释变量之一，以提高模型的预测精度(Mogern，2002)。
关于将不同的评分模型综合起来使用，目前在学术文献中积累的资料还不多，其中较有影响的是：Zhu，Belling和Overstreet(1999)考察了一组汽车贷款样本的组合评分问题，他们利用这组样本的申请信息建立了一个评分模型，并从外部信用评分机构取得了这些客户的外部信用评分，然后构造了一个组合评分模型，研究结果表明，如果组合系数设置得好，组合模型的评分就有可能优于单个模型的评分。
Tian等(2002)则提出了一种“两阶段混合神经网络判别方法”，其做法是先利用线性判别分析方法挑选出对区分“好”“坏”客户有显著影响的特征变量，建立评分模型，将这些显著性特征变量作为神经网络模型的输入单元，并将判别分析所得到的对各样本的评分也作为输入单元之一，然后建立神经网络模型。
他们认为，这样的模型克服了单纯使用神经网络模型的一些缺陷，如可以挑选出有显著意义的特征变量，从而简化了模型的结构；可以更好地给出神经网络的初始解从而缩短神经网络训练时间；还可以提高预测的精度等。
从我国银行业的实践来看，信用评分模型的应用还处于初级阶段。
由于缺乏有效的历史数据的缘故(某些银行通过其所建立的数据库收集了部分历史数据，但数据的质量较差)，我国商业银行普遍没有建立起定量信用评分的模型，大多数银行只是根据自身情况建立了基于专家判断法的信用评分模型，但由于此模型的预测能力没有经过系统的验证，导致这些模型在实际业务中的应用实效大打折扣。
目前，各商业银行对个人信贷信用风险的评估主要还是依据客户经理和专家的经验判断，因此迫切需要构建适当的信用评分模型。
二、信用评分模型整体框架的构建及其对个人住房贷款的应用建立一套信用评分模型的整体分析框架有以下两个方面的重要作用：首先，该框架的建立使得评分模型中所考虑的要素合理化、条理化和清晰化，从而可以以一个全局性的视角来进行模型的具体构建工作；其次，由这一框架所确定的完整备选变量集合也可以为银行有针对性地收集和存储个人信贷数据信息提供有益的指导和帮助。
考虑到信用评分模型的评估对象有客户、产品(住房、汽车贷款等)和账户三类，从我国商业银行的实际需要出发，本文选择了产品水平的信用评分模型作为建模目标，构建了信用评分模型的整体框架(见图1)。
信用评分模型在整体框架上综合考虑了借款人和债项两方面因素，其中债项又被划分成贷款方案、贷款投向和风险缓释三个要素，借款人与这三个要素一起构成了整体框架中所考虑的四方面总体要素。
对于不同的产品来说，借款人要素保持不变，而贷款方案、贷款投向和风险缓释三要素的具体内容会有所不同，在图l中我们以个人住房贷款为例给出了这三方面要素的具体内容。
如果我们将该框架应用于其他信贷产品，如个人汽车贷款和个人消费贷款等，则只需在保持整体框架相对稳定的情况下将这三方面要素的具体内容做相应的修改即可。
在借款人要素中我们考虑了借款人还款能力和还款意愿两方面内容，其中对于前者，以收入充足性和稳定性来度量借款人短期和长期还款能力；对于后者，以名誉度(代表违约的机会成本)和诚信度(代表历史信用记录)来进一步加以度量。
在贷款方案中我们考虑了贷款本金、期限及还款方式等一些关键要素。
由于对于个人住房贷款来说，作为贷款投向的房产(图1虚线方框中的内容)和用于风险缓释的抵押房产是同一个对象，因此我们没有对此时的贷款投向要素做单独考虑，而是将其合并到风险缓释中统一考虑。
在风险缓释要素中我们考虑了房产抵押和其他缓释方式，主要为住房担保公司提供的担保，而对于前者又以保值性(代表抵押的充足性)和必要性来进一步加以度量。
(一)信用评分模型的具体指标。
根据图1中信用评分模型的总体要素和细化要素，我们进一步设计了各细化要素中所包含的具体指标，并对各具体指标的取值范围进行了汇总，以便在后面具体构建模型时使用(如表1所示)。
金融,银行-[飞诺网](二)个人住房贷款信用评分模型的构建。
与公司业务评级模型相同，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；定量模型法则采用的是一种“自下而上”的建模方法，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优点，因此本文选择这一评级方法，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(参见图1)，并通过与个人信贷专家的广泛交流，我们最终确定了如图2所示的打分卡权重，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，我们就可以基于该评分卡来对个人住房贷款做出信用评分。
2.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，类似于表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。
