個人貸款信用打分模型

1. 個人信用評分的針對不同的應用，信用評分分為

風險評分、收入評分、響應度評分、客戶流失（忠誠度）評分、催收評分、信用卡發卡審核評分、房屋按揭貸款發放審核評分、信用額度核定評分等。
綜合信用風險評分——鵬元 800
2005年4月底，鵬元徵信有限公司自主研發的個人綜合信用風險評分——「鵬元800」，正式對授信機構及個人提供信用評分查詢服務。
「鵬元 800」通過建立數學模型對個人信用信息進行統計分析，以預測未來一段時間內發生違約風險的可能性，並用一個分數綜合反應個人信用狀況。
該信用評分體系共設6個等級，從320分到800分，每80分一級， 把個人信用狀況詳細量化， 每個分數對應一個違約概率 ，分數越高表示違約風險越低 。
評分對應等級及違約概率圖示：
最低分 320 400 480 560 640 720 800 最高分
+ F + E + D + C + B + A +

2. 信用評分模型的信用評分的方法

利用數據挖掘技術構建信用評分模型一般可以分為10個步驟，它們分別是：業務目的確定、數據源識別、數據收集、數據選擇、數據質量審核、數據轉換、數據挖掘、結果解釋、應用建議和結果應用。這些可以形象地表示為（圖一）：
1) 商業目標確定: 明確數據挖掘的目的或目標是成功完成任何數據挖掘項目的關鍵。例如，確定項目的目的是構建個人住房貸款的信用評分模型。
2) 確認數據源識別: 在給定數據挖掘商業目標的情況下，下一個步驟是尋找可以解決和回答商業問題的數據。構建信用評分模型所需要的是關於客戶的大量信息，應該盡量收集全面的信 息。所需要的數據可能是業務數據，可能是資料庫/數據倉庫中存儲的數據，也可能是外部數據。如果沒有所需的數據，那麼數據收集就是下一個必需的步驟。
3) 數據收集: 如果銀行內部不能滿足構建模型所需的數據，就需要從外部收集，主要是從專門收集人口統計數據、消費者信用歷史數據、地理變數、商業特徵和人口普查數據的企業購買得到。
4) 數據篩選: 對收集的數據進行篩選，為挖掘准備數據。在實際項目中，由於受到計算處理能力和項目期限的限制，在挖掘項目中想用到所有數據是不可能實現的。因此數據篩選是必不可少的。數據篩選考慮的因素包括數據樣本的大小和質量。
5) 數據質量檢測: 一旦數據被篩選出來，成功的數據挖掘的下一步是數據質量檢測和數據整合。目的就是提高篩選出來數據的質量。如果質量太低，就需要重新進行數據篩選。
6) 數據轉換: 在選擇並檢測了挖掘需要的數據、格式或變數後，在許多情況下數據轉換非常必要。數據挖掘項目中的特殊轉換方法取決於數據挖掘類型和數據挖掘工具。一旦數據轉換完成，即可開始挖掘工作。
7) 數據挖掘: 挖掘數據是所有數據挖掘項目中最核心的部分。在時間或其它相關條件（諸如軟體等）允許的情況下，最好能夠嘗試多種不同的挖掘技巧。因為使用越多的數據挖掘 技巧，可能就會解決越多的商業問題。而且使用多種不同的挖掘技巧可以對挖掘結果的質量進行檢測。例如：在構建信用評分模型時，分類可以通過三種方法來實 現：決策樹，神經分類和邏輯回歸，每一種方法都可能產生出不同的結果。如果多個不同方法生成的結果都相近或相同，那麼挖掘結果是很穩定、可用度非常高的。 如果得到的結果不同，在使用結果制定決策前必須查證問題所在。
8) 結果解釋: 數據挖掘之後，應該根據零售貸款業務情況、數據挖掘目標和商業目的來評估和解釋挖掘的結果。
9) 應用建議：數據挖掘關鍵問題，是如何把分析結果即信用評分模型轉化為商業利潤。
10) 結果應用：通過數據挖掘技術構建的信用評分模型，有助於銀行決策層了解整體風險分布情況，為風險管理提供基礎。當然，其最直接的應用就是將信用評分模型反饋到銀行的業務操作系統，指導零售信貸業務操作。 數 據挖掘方法可以依據其功能被分成4組：預估模型、分類、鏈接分析和時間序列預測。每一項功能都可以被開發和修改成為適應不同業務的應用。比如: 分類模型可以被運用到建立信用風險評分模型、信用風險評級模型、流失模型、欺詐預測模型和破產模型等。為實現數據挖掘的每一項功能，有許多不同的方法或算 法可以使用。
本文所討論的信用風險評分模型主要是屬於分類模型，所以用到的方法主要有分類分析和分割分析。分類分析主要方法包括：決策樹、神經網路、區別分析、邏輯回歸、概率回歸；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口統計分割、神經網路分割。

3. 貸款的信用評分問題

信用評分是指根據客戶的信用歷史資料及提供的相關信息，機構利用一定的信用評分模型，得到不同等級的信用分數。根據客戶的信用分數，機構可以分析客戶按時還款的可能性。據此，機構可以決定是否批准貸款以及貸款的額度和利率。
這種評分是機構內部的審核過程，不需要填表或者專門人員去給你評分的。
這里也建議您只要維持良好信用記錄。不出現逾期情況，評分是沒什麼大問題的。

4. 什麼是信用評分模型

信用評分模型是近年來興起的一種為了保障銀行和其他金融部門的金融安全而設立的一種關於人身金融許可權的劃定模型。該模型指根據客戶的信用歷史資料，利用一定的信用評分模型，得到不同等級的信用分數，根據客戶的信用分數，來決定客戶所可以持有的金額許可權，從而保證還款等業務的安全性。而隨著在現代社會和公司中，貸款，信用卡的作用日漸突出，信用評分模型的發展前景不可估量。

5. 信用評分模型中應不應該包括「歧視變數」

個人信用評分通常以借款人的是以
【過去還款情況】等特徵指標為解釋變數。

其它概念：1.個人信用評分－－指信用評估利用信用評分模型對消費者個人信用信息進行量化分析，以分值形式表述。
2.它被分為：風險評分、收入評分、響應度評分、客戶流失（忠誠度）評分、催收評分、信用卡發卡審核評分、房屋按揭貸款發放審核評分、信用額度核定評分等。

6. 個人信用評分通常以借款人的什麼等特徵指標為解釋變數

個人信用評分通常以借款人的是以
【過去還款情況】等特徵指標為解釋變數。

其它概念：1.個人信用評分－－指信用評估機構利用信用評分模型對消費者個人信用信息進行量化分析，以分值形式表述。
2.它被分為：風險評分、收入評分、響應度評分、客戶流失（忠誠度）評分、催收評分、信用卡發卡審核評分、房屋按揭貸款發放審核評分、信用額度核定評分等。

7. 個人徵信評分模型怎麼算出幾百分的

每銀行評標准些差異致幾部組評:1.工作穩定性（或者意經營情況）2.居住穩定性包括房產3.消費習慣包括私家車5.歷史信用記錄6.收入情況7.齡性別.8.負債情況

8. 信用評估的個人信用評分

個人信用評分－－指信用評估機構利用信用評分模型對消費者個人信用信息進行量化分析，以分值形式表述。
個人綜合信用評分——指通過使用科學嚴謹的分析方法，綜合考察影響個人及其家庭的內在和外在的主客觀環境，並對其履行各種經濟承諾的能力進行全面的判斷和評估。
針對不同的應用，信用評分分為風險評分、收入評分、響應度評分、客戶流失（忠誠度）評分、催收評分、信用卡發卡審核評分、房屋按揭貸款發放審核評分、信用額度核定評分等。
綜合信用風險評分——鵬元 800
2005年4月底，鵬元徵信有限公司自主研發的個人綜合信用風險評分——「鵬元800」，正式對授信機構及個人提供信用評分查詢服務。
「鵬元 800」通過建立數學模型對個人信用信息進行統計分析，以預測未來一段時間內發生違約風險的可能性，並用一個分數綜合反應個人信用狀況。
該信用評分體系共設6個等級，從320分到800分，每80分一級， 把個人信用狀況詳細量化， 每個分數對應一個違約概率，分數越高表示違約風險越低 。
評分對應等級及違約概率圖示：
最低分 320 400 480 560 640 720 800 最高分
+ F + E + D + C + B + A +
分數構成：
評分模型選用了與個人信用相關的四十多個變數，概括起來可分為個人基本信息、銀行信用信息、個人繳費信息、個人資本狀況四類變數，其中，銀行信用信息所佔權重最大，接近50%，其餘三類變數所佔權重大致相當。
目前徵信系統資料庫中有銀行信用記錄的客戶僅占總體人群的25%，由於銀行信用信息是影響個人信用狀況最重要的變數，對於沒有銀行信用記錄的客戶，模型選取了其他與銀行信用相關的變數予以替代。今後隨著數據的逐漸完善，我們會將更多的變數加入模型，不斷提高模型的准確性、精確度和普適性。
企業信用評級
企業信用評級（Enterprise Credit Rating）,信用評級作為一個完整的體系，包括信用評級的要素和指標、信用評級的等級和標准、信用評級的方法和模型等方面的內容。其中信用評級指標和信用評級方法是信用評級體系中最核心的兩個內容，同時又是信用評價體系中聯系最緊密、影響最深刻的兩個內容。

9. 信用評分模型的信用評分模型

信用評分公司與信用管理局
● 在信用評分領域有兩個非常重要的方面：
客戶信用資料的收集：是指在信用消費中，通過調查了解申請授信的消費者個人的信用信息。
利用信用評分模型進行評分: 是指輸入客戶信用資料，通過信用評分模型得到客戶的信用分數，確定客戶的信用等級。
● 基於上述兩個重要方面，在信用評分發展過程中，逐漸產生了提供不同專業服務的公司：
信用評分專業公司: 它們主要根據業務需要開發各種不同的信用評分模型，將模型提供給商業銀行、貸款機構、電信公司、保險公司以及信用管理局等需要信用評分的公司。之所以有這 樣的專業公司存在，主要是因為每一家商業銀行、貸款機構的經營是不同的，從目標客戶的選擇到客戶服務的水平，即使在同一個城市裡，也會有差別，所以開發模 型所依賴的數據是不同的，信用評分模型也因此而各異。
信用管理局: 它們提供客戶的信用資料以及客戶的信用報告。信用管理局通過常年收集、積累數據，建立個人或企業信用資料資料庫，並向金融機構提供消費者個人信用有償調查 報告服務。信用管理局收集的客戶資料主要包括4個方面：身份信息，公共記錄，支付歷史和查詢記錄。信用局的基本工作就是收集個人或企業的信用記錄，建立完 善的數據管理中心，合法地向金融機構提供有償個人信用報告服務。

10. 自我評估貸款信用是什麼

自我評估貸款信用可以某銀行個人信用評級標准。可以給自己打打分，看看能在銀行貸多少款：

●文化程度分（滿分10分）

博士9～10分

碩士8～9分

學士7～8分

專科6～8分

中專或高中6分

初中以下5分

●工作年限分（滿分10分）

30年以上9～10分

20～30年8～9分

10～20年7～8分

5～10年6～7分

5年以下0分

●職業分（滿分10分）

公務員8～10分

科教人員8～9分

企業管理者8～10分

私營業主7～10分

●職務分（滿分10分）

局級以上10分

處級8～10分

科級7～8分

科級以下0分

●職稱分（滿分10分）

高級10分

副高級8～10分

中級7～8分

中級以下0分

●個人年經濟收入分（滿分20分）

20萬元以上20分

15萬20萬元18～20分

10萬～15萬元17～19分

8萬～10萬元14～16分

2萬5萬元10～14分

2萬元以下0分

●家庭財產評估價值分（滿分30分）

50萬元以上30分

40萬～50萬元26～30分

30萬～40萬元24～28分

25萬～30萬元22～25分

20萬～25萬元20～22分

20萬元以下0分

●其他分（最高10分）

連續三期貸款都能按時還本付息，並有提前還清貸款的能力：5～10分。

連續兩期貸款都能按時還本付息，無欠賬：1～5分。

個人信用貸款最高授信額度為10萬元；80～90分：額度最高為6萬元；70～80分，額度最高為3萬元。

貸款盡量多，首付盡量少最明智

因為目前的購房貸款利率不斷在降低，那麼在如此優惠的貸款利率條件下，能夠申請多少貸款就盡全力地申請，只要不是盲目地追求愈大愈好的房子，利息的支出並不算太大。在負債能力范圍內，選擇最高的抵押率，最小的首付款，讓錢能更好地生錢，是最佳之舉。

小貼士：

一般來講，每個人會選擇自認為合理的首期付款額。而依據中央銀行規定，購房貸款不超過房價的80%，就意味著購房必須准備20%以上的首期付款。