导读:本文包含了个人信用评分系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:个人信用,评分,系统,推论,信用风险,信息,商业银行。
个人信用评分系统论文文献综述
周欣[1]（2019）在《C银行个人信用评分系统的运行效果分析》一文中研究指出近几年,随着国民收入水平的不断提高,个人金融产品需求持续增长,个人信贷业务市场面临重大发展机遇,各家银行都在频频发力试图分食个人信贷业务这块大蛋糕。个人信贷业务具有金额小、数量多、频率高的特点,传统人工审批的方式既无法满足日益增长的业务规模,也无法适应越加精细的风险管理。只有运用科学合理的个人信用评分系统,商业银行才能真正把握住国内日益壮大的个人信贷业务市场,赢得更广阔的发展空间。对于个人信用评分系统的研究,已有的研究和着作大多是论述信用评分的作用原理或是提出优化模型的建议,对个人信用评分系统实际应用的研究少之又少。本文以C银行的个人信用评分系统为切入点,首先,介绍了个人信用评分系统的构架,梳理了个人信用评分系统的流程;然后,着重讲解了系统最核心的综合决策部分,它整合了客户相关信息、风险决策规则、业务决策规则和申请评分卡,是数据、模型、规则和系统的统一体,并通过案例分析进一步展示了整个信用评分的过程;接着,先用真实的业务数据对个人信用评分系统上线前后的表现进行了对比分析,再用混淆矩阵进一步评价了系统辨别好坏的能力,并指出了临界值、人工修正策略和监测跟踪制度对系统运行效果的影响;最后,笔者认为,个人信用评分系统本质上是帮助商业银行实施科学管理的工具,它的运行是一个系统性的工程。规范全面的数据样本、多维可靠的变量指标、合理适用的模型设计、清晰精准的策略部署、合规高效的系统操作、持续动态的监测跟踪,每一个环节都决定着个人信用评分系统的运行效果。本文期望通过对C银行个人信用评分系统运行效果的研究,有助于形成完善且高效的个人信用评分系统,充分发挥个人信用评分系统在商业银行风险管理中的作用,创建公平健康的融资环境,推动信用经济的稳定发展,为我国信用体系建设提供有益的借鉴。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-01）
许佩[2]（2017）在《商业银行个人信用评分系统的优化研究》一文中研究指出随着经济和技术的快速发展,各类信用消费纷纷涌现,信用社会逐渐形成,我国步入了信用时代。在这一时代背景下,商业银行的个人信贷产品种类也不断丰富,个人消费信贷规模迅速增长,如何开展有效的个人信用评分,做好信用风险管理就显得尤为重要。个人消费信贷所带来的个人信用风险具有分散性、普遍性、非系统性等特点,已经成为商业银行最难控制管理的风险之一。个人信用评分系统通过充分挖掘历史信用样本的有效信息,对影响个人消费信贷中个人信用的主客观因素进行综合考察,能够对个人信用风险做出预测判断,是指导商业银行个人信用风险管理的重要工具之一。因此,本文以商业银行个人信用评分系统为研究对象,阐明了个人信用评分系统在促进信贷资源有效配置上的重要作用,并以此为出发点,提出个人信用评分系统的优化目标,有针对性地对个人信用评分系统进行优化。本文从商业银行个人信用评分系统构成的角度总结并梳理了国内外的相关研究,在此基础上对相关概念进行了界定,明确了个人信用评分系统的优化目标,运用博弈论分析了商业银行个人信贷业务中的博弈关系,进而从理论层面明确了个人信用评分系统优化的关键问题,包括缺少宏观指标及指标冗余问题、拒绝推论及样本容量问题、信用评分模型的选择问题、违约损失及信用等级问题,针对这些关键问题,全面地优化了个人信用评分系统。首先,针对个人信用评分指标体系中存在的缺少宏观指标及指标冗余问题,本文从形成有效且完善的信用评分指标体系的角度出发,分析了影响个人信用的主要因素,提出了影响个人信用的宏观经济因素,并基于结构方程模型验证了宏观经济因素对个人信用的影响,提取了有效的宏观经济指标;设计了PSO-CFS算法对个人信用指标体系进行属性约简,解决指标冗余问题,提高了系统的评分精度,同时也有利于商业银行有针对性地进行信用调查和管理。其次,针对个人信用评分样本集中存在的拒绝推论及有效样本容量不足两个关键问题,本文从构建具有代表性的个人信用评分样本集的角度出发,提出采用案例推理方法引入拒绝样本来解决拒绝推论问题,并针对案例推理方法中案例检索和案例重用假设的不合理性,对案例推理方法进行了优化,设计了优化的案例推理模型,提高了案例推理对拒绝推论问题的解决能力;采用蒙特卡洛模拟生成有效的信用样本,增加样本集中有效样本的数量,进而构建了更能代表样本总体的个人信用评分样本集。再次,针对个人信用评分模型中存在的模型的选择和优化问题,本文从建立精确的个人信用评分模型的角度出发,对现有的多种单一模型进行研究分析,阐明各个单一信用评分模型的优点及局限性,并在此基础上建立基分类器池;分别以精度、差异度和误判损失率为选择标准,考虑基分类器之间的互补性和差异性,设计全局搜索算法输出最优分类器子集;通过比较,选择了行为知识空间法作为基分类器的融合方法,最终根据商业银行信用风险管理需求实现最优组合模型的输出。最后,本文针对个人信用评分系统应用中存在的忽略违约损失及缺少信用等级细分这两个关键问题,对个人信用评分中的违约损失率进行了界定,明确了个人信用评分中违约损失率的计算方法,以“信用等级越高,违约损失率越小”为基本原则,构建了基于违约损失率的信用等级划分模型,并以我国商业银行个人信用样本集中的样本进行了实证,建立了9级个人信用等级模型,对各个级别的贷款用户特征进行了总结,简单阐明了商业银行对于不同等级客户所应采取的主要信用风险管理策略,完成了对贷款申请者信用等级的有效细分,加强了系统在商业银行信用风险管理中的应用。综上,本文对个人信用评分系统的指标体系、样本集、评分模型及应用四个环节进行了全面优化,提高了系统对信用风险的识别能力。本文研究的理论意义在于,分析了个人信用评分系统对金融市场信贷配置的重要作用,提出了个人信用评分系统的优化目标;结合宏观经济因素对个人信用的影响,为解决个人信用评分中的拒绝推论问题提出了较为有效的方法,同时构建了更具有适用性的个人信用评分模型,以及个人信用等级划分的方法。本文研究的实际意义在于从信贷资源优化配置及商业银行信贷决策的角度去优化个人信用评分系统,使其能够更好地为商业银行信用风险管理而服务,提高商业银行的风险管理能力,促进金融市场健康发展,同时也为信用时代下政府及其他金融机构开展信用风险管理提供参考。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2017-06-01）
陈伟松[3]（2014）在《基于SVM的个人信用评分系统设计》一文中研究指出随着中国经济的快速发展，国内的信贷类业务发展尤为迅猛。近两年，P2P网贷得到了巨大发展，它为投资者和筹资者提供了便捷的信息平台。中国目前有六千万个体户和两亿农民，共同组成了庞大的信贷市场，也具备巨大的发展潜力。信用风险管理逐渐成为各大金融机构研究的一大热点，良好的信用评估模型是其避免信用风险，得以进一步发展的保证。1995年Vapnik在统计学习理论基础上针对线性分类器提出了一种新的监督式学习方法支持向量机（Support Vector Machine），它具有全局最优、结构简单、推广性好等优点，最初主要用于模式识别领域。支持向量机的核心思想是通过核函数将复杂的向量映射到高维特征空间后构造最大间隔超平面，使得经验误差最小、几何边缘区最大。本文首先简述了信用评估的现实需求、国内外研究现状和普遍的评估方法。其次，在深入研究分析支持向量机的理论和算法之后，提出了一种特征加权支持向量机的个人信用评估方法，然后通过前向顺序特征选择算法对实验结果进行分析，证明了该特征加权支持向量机分类算法的有效性。再次，基于SSH集成框架设计并实现了特征加权支持向量机信用评分系统。最后回顾了全文的研究工作，并进行总结和未来展望。(本文来源于《上海交通大学》期刊2014-02-01）
雷震尧[4]（2013）在《基于ALB模型的个人信用评分系统设计及其应用研究》一文中研究指出随着中国改革开放的逐渐深入，居民的消费观念不断更新，银行业个人信贷业务的热点也相继涌出。个人信贷业务已经发展成为各家商业银行的核心业务。因此剖析个人信贷业务风险成因，建立完善的风险控制机制，并挖掘出高效的风险控制技术，对于化解商业银行个人信贷业务风险具有十分重要的现实意义。论文分析了商业银行个人信贷业务的各种风险，认为信用风险是其面临的主要风险，并对信用风险成因进行了剖析。通过对信用风险，个人信用评分的管理，层次分析法，BP神经网络和Logistic回归分析的分析，结合我国商业银行目前风险管理的实际情况，构建了信用评分的ALB评分模型，为银行机构对个人信用评估时提供更为准确的，科学的决策信息。模型的主要工作如下：首先，利用层次分析理论得到用户特征的权值，找出重要的特征因素。其次将这些重要的因素分别进行Logistic回归分析和BP神经网络分析。将重要的特征值经过BP神经网络和Logistic回归分析，最后得到全面评价用户的一个指标值，从而决定个人信贷业务是否发放。论文对模型进行了实证分析，以我国商业银行登记的个人信用数据为输入，检验了模型的预测精度。实验结果表明，ALB模型的预测精度比使用单一的模型有明显提高，ALB模型的稳定性要比使用BP模型高，效率要好。ALB模型中特征变量具有更加清晰的解释意义，可以更好的指导制定审批的征信政策，指导营销人员准确的定位目标客户。(本文来源于《湖南大学》期刊2013-11-01）
覃志[5]（2012）在《基于案例推理系统优化的个人信用评分研究》一文中研究指出改革开放以来我国银行业迅速发展，个人信用评估在银行业的重要性日显突出。目前国内外的个人信用评分模型以统计学模型和人工智能方法为主。这些方法各有利弊，统计学方法可以提供假设检验但精度不高，人工智能方法精度较高但解释性不强。而且，这些成熟个人信用评分模型都面临着拒绝推论和信用样本动态变化的问题。目前大多评分机构仅用已获得贷款的部分客户作为样本训练模型来预测整体信用客户人群，这将导致非随机性样本偏差，直接影响评分模型的有效性；拒绝推论就是对这种样本偏差的纠正。信用样本动态变化指信用样本由于各种因素造成个人信用状态发生变化或信用人群由于经济社会的发展而发生整体漂移，这会使得信用评价模型的结果和现实出现越来越大的偏差。拒绝推论和信用样本动态变化是个人信用评分领域中亟待解决的问题。案例推理模拟人类大脑认知过程，具有很强的理论基础和广泛的应用背景，有望成为能够解决拒绝推论的动态信用评分模型。首先，本文根据案例推理的发展现状，构建了传统案例推理信用评分系统。通过该系统的应用发现案例推理在我国个人信用评估中既具有优越性同时也存在着局限性，这些局限性包括现有银行数据的影响和传统案例推理假设的制约。其次，针对这些现实制约因素，分别从案例库和案例推理循环两个层面对案例推理系统进行了优化。案例库的优化包括案例表达的优化、拒绝样本的引入和案例库的动态优化；推理循环的优化包括了神经网络与K最近邻法的混合案例检索方法和贝叶斯案例重用方法。最后，利用深圳某商业银行的个人信用数据对优化的案例推理系统进行了应用。结果表明，优化后的案例推理系统对拒绝样本的识别能力显着增强，能够很好地处理拒绝推论和信用动态变化问题；优化的案例推理系统较传统案例推理系统在准确性上有所提高，而且在稳定性和解释性上有了很大改进；优化的案例推理系统是一个能够和商业银行信用政策相互动态适应的个人信用评分方法，对银行的信贷政策具有政策支持性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2012-07-01）
董捷[6]（2012）在《基于数据仓库的个人信用评分系统的设计与实现》一文中研究指出我国经济处于一种高速发展状况下同时消费转型也在不断加快，这些变化推动我国国内信用卡业务始终保持良好的快速发展态势。截至2012年底，建行累计发行信用卡超过2800余万张，累计客户数2400余万户，消费交易额突破4500亿元，贷款余额超590亿元。信用卡业务的膨胀，也带来很多问题。虽然发行卡的数量在增加，但是很多信用卡处于睡眠状态，客户根本没使用或者极少使用信用卡进行消费，这些信用卡并没有给银行带来盈利，反而给银行的信用卡管理工作带来很多问题，信用卡的使用者因为自身的原因是其带有一定的风险性。银行的在不断推广信用卡业务的过程中使其积累了大量的客户信息以及客户在使用购物卡消费时的消费信息，如何对这些信息进行分析和利用，从中区分出“坏客户”和“好客户”，并制定不同的风险管理措施和营销策略是目前银行在信用卡风险管理方面面临的迫切问题之一。本文以建设银行的个人信用评分系统作为研究目标，针对目前的评价标准不足和覆盖面不广的现状，设计了建行信用卡基于数据仓库的个人信用的评价方案。银行根据自身信用卡的市场需求搜集相关的数据仓库的数据源，根据数据仓库的架构体系，分析数据库操作中抽取、净化和转换数据。接着提出了本文的信用设计模型，在构建信用卡评分模型时，特征变量的选择是非常关键的工作环节之一，特征变量的好坏直接影响模型的质量。特征变量要选取最能代表客户信用状况的属性，主要是从数据仓库的个人信息资料表进行选择，目前建行在客户申请信用时，要求填写38项数据，但是这些数据项并非都是必填项，对于一些非必填项，有些客户在申请时是不填写的，那么就造成这部分数据的缺失，如家庭人员构成、在单位的职称和职务信息等。最后从38个数据项中选择了17个数据项作为客户的特征变量，从个人资料表中抽取了4000条客户基本信息的样本数据，并根据数据仓库分析该模型的信用评分结果。基于个人信用评分模型，在J2EE技术架构的基础上，设计和实现B/S模式的个人信用评分系统，用于建设银行X市分析客户申请信用卡时的信用评价。系统实现了客户信息管理、信用评价指标管理、信用评分管理等功能，提供了建设银行个人信用风险评价一体化管理平台，分析了黑金、白金、金卡和普通卡用户，为银行提个人信用评价提供了科学的理论依据，使银行对信用风险管理能力得到提升。(本文来源于《上海交通大学》期刊2012-06-01）
胡浩[7]（2010）在《个人信用评分系统有望年内推广应用》一文中研究指出据新华社北京2月24日电(记者胡浩)中国人民银行副行长朱民24日在中科院虚拟经济与数据科学中心成果发布会上表示，经过3年多的努力，个人通用信用评分模型基本开发完成，目前已在部分商业银行进行验证，并有望在年内结束试用，进入实际应用阶段。 个(本文来源于《新华每日电讯》期刊2010-02-25）
尤晓明[8]（2009）在《个人信用评分系统应用现状与展望》一文中研究指出个人信用评分系统是一套定量评估个人信用风险的应用系统,它通过对个人客户信息进行量化而计算得出信用分值,以反映个人客户的信用状况。一般而言,信用分数越高的客户信用风险越低,信用分数越低的客户信用风险越高。个人信用评分系统广泛应用于个人信贷、信用卡、保险理赔等金融业务中,为信用政策的制定、分析、评估和优化提供量化支持。(本文来源于《中国信用卡》期刊2009年06期）
尤晓明[9]（2009）在《个人信用评分系统在银行业的应用》一文中研究指出个人信用评分系统是一套定量评估个人信用风险的应用系统,它通过对个人客户信息进行量化计算得出信用分值,反映个人客户的信用状况。个人信用评分系统广泛地应用于个人信贷、信用卡、保险理赔等金融业务中,为信用政策的制定、分析、评估、优化提供量化支持。(本文来源于《金融电子化》期刊2009年03期）
杜淼淼[10]（2008）在《美国个人信用评分系统及其启示》一文中研究指出以美国为代表的发达国家消费市场发展迅速,其中一个重要原因是已经建立起一套较为完整的个人信用体系,并运用了较成熟的评估方法。我国建立个人征信系统起步较晚,存在许多不足。本文通过介绍分析美国常用的FICO信用评分方法的内容、不同行业的信用评分模型及其调整过程,对美国先进的个人征信系统进行了分析研究,旨在为国内金融机构开展个人消费信用风险识别和管理提供有益的借鉴。(本文来源于《南方金融》期刊2008年08期）
个人信用评分系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着经济和技术的快速发展,各类信用消费纷纷涌现,信用社会逐渐形成,我国步入了信用时代。在这一时代背景下,商业银行的个人信贷产品种类也不断丰富,个人消费信贷规模迅速增长,如何开展有效的个人信用评分,做好信用风险管理就显得尤为重要。个人消费信贷所带来的个人信用风险具有分散性、普遍性、非系统性等特点,已经成为商业银行最难控制管理的风险之一。个人信用评分系统通过充分挖掘历史信用样本的有效信息,对影响个人消费信贷中个人信用的主客观因素进行综合考察,能够对个人信用风险做出预测判断,是指导商业银行个人信用风险管理的重要工具之一。因此,本文以商业银行个人信用评分系统为研究对象,阐明了个人信用评分系统在促进信贷资源有效配置上的重要作用,并以此为出发点,提出个人信用评分系统的优化目标,有针对性地对个人信用评分系统进行优化。本文从商业银行个人信用评分系统构成的角度总结并梳理了国内外的相关研究,在此基础上对相关概念进行了界定,明确了个人信用评分系统的优化目标,运用博弈论分析了商业银行个人信贷业务中的博弈关系,进而从理论层面明确了个人信用评分系统优化的关键问题,包括缺少宏观指标及指标冗余问题、拒绝推论及样本容量问题、信用评分模型的选择问题、违约损失及信用等级问题,针对这些关键问题,全面地优化了个人信用评分系统。首先,针对个人信用评分指标体系中存在的缺少宏观指标及指标冗余问题,本文从形成有效且完善的信用评分指标体系的角度出发,分析了影响个人信用的主要因素,提出了影响个人信用的宏观经济因素,并基于结构方程模型验证了宏观经济因素对个人信用的影响,提取了有效的宏观经济指标;设计了PSO-CFS算法对个人信用指标体系进行属性约简,解决指标冗余问题,提高了系统的评分精度,同时也有利于商业银行有针对性地进行信用调查和管理。其次,针对个人信用评分样本集中存在的拒绝推论及有效样本容量不足两个关键问题,本文从构建具有代表性的个人信用评分样本集的角度出发,提出采用案例推理方法引入拒绝样本来解决拒绝推论问题,并针对案例推理方法中案例检索和案例重用假设的不合理性,对案例推理方法进行了优化,设计了优化的案例推理模型,提高了案例推理对拒绝推论问题的解决能力;采用蒙特卡洛模拟生成有效的信用样本,增加样本集中有效样本的数量,进而构建了更能代表样本总体的个人信用评分样本集。再次,针对个人信用评分模型中存在的模型的选择和优化问题,本文从建立精确的个人信用评分模型的角度出发,对现有的多种单一模型进行研究分析,阐明各个单一信用评分模型的优点及局限性,并在此基础上建立基分类器池;分别以精度、差异度和误判损失率为选择标准,考虑基分类器之间的互补性和差异性,设计全局搜索算法输出最优分类器子集;通过比较,选择了行为知识空间法作为基分类器的融合方法,最终根据商业银行信用风险管理需求实现最优组合模型的输出。最后,本文针对个人信用评分系统应用中存在的忽略违约损失及缺少信用等级细分这两个关键问题,对个人信用评分中的违约损失率进行了界定,明确了个人信用评分中违约损失率的计算方法,以“信用等级越高,违约损失率越小”为基本原则,构建了基于违约损失率的信用等级划分模型,并以我国商业银行个人信用样本集中的样本进行了实证,建立了9级个人信用等级模型,对各个级别的贷款用户特征进行了总结,简单阐明了商业银行对于不同等级客户所应采取的主要信用风险管理策略,完成了对贷款申请者信用等级的有效细分,加强了系统在商业银行信用风险管理中的应用。综上,本文对个人信用评分系统的指标体系、样本集、评分模型及应用四个环节进行了全面优化,提高了系统对信用风险的识别能力。本文研究的理论意义在于,分析了个人信用评分系统对金融市场信贷配置的重要作用,提出了个人信用评分系统的优化目标;结合宏观经济因素对个人信用的影响,为解决个人信用评分中的拒绝推论问题提出了较为有效的方法,同时构建了更具有适用性的个人信用评分模型,以及个人信用等级划分的方法。本文研究的实际意义在于从信贷资源优化配置及商业银行信贷决策的角度去优化个人信用评分系统,使其能够更好地为商业银行信用风险管理而服务,提高商业银行的风险管理能力,促进金融市场健康发展,同时也为信用时代下政府及其他金融机构开展信用风险管理提供参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
个人信用评分系统论文参考文献
[1].周欣.C银行个人信用评分系统的运行效果分析[D].电子科技大学.2019
[2].许佩.商业银行个人信用评分系统的优化研究[D].哈尔滨工业大学.2017
[3].陈伟松.基于SVM的个人信用评分系统设计[D].上海交通大学.2014
[4].雷震尧.基于ALB模型的个人信用评分系统设计及其应用研究[D].湖南大学.2013
[5].覃志.基于案例推理系统优化的个人信用评分研究[D].哈尔滨工业大学.2012
[6].董捷.基于数据仓库的个人信用评分系统的设计与实现[D].上海交通大学.2012
[7].胡浩.个人信用评分系统有望年内推广应用[N].新华每日电讯.2010
[8].尤晓明.个人信用评分系统应用现状与展望[J].中国信用卡.2009
[9].尤晓明.个人信用评分系统在银行业的应用[J].金融电子化.2009
[10].杜淼淼.美国个人信用评分系统及其启示[J].南方金融.2008
论文知识图
