FISHER判别分析在个人信用评估中的应用

FISHER判别分析在个人信用评估中的应用FISHER判别分析在个人信用评估中的应用 !"#$%& !"#$%&’() +*,-.) 徐少锋 (中国人民大学经济学院，北京 $""/0!2 摘要:随着我国经济的快速发展以及扩大内需战略方针的确立，商业银行等金融机构不断扩大信用规模，同时它们也面临着日益严重的信用风险尤其是个人信用风险。利用判别分析 %&’()* 建立判别函数对个人信用进行评估，是一种有效的信用风险管理方法。本文以判别分析为 %&’()* 出发点，对个人信用进行实证评估，探讨了该法的现实有效性。关键词:判别分析;个人信用评估%...

FISHER判别分析在个人信用评估中的应用 !"#$%& !"#$%&’() +*,-.) 徐少锋 (中国人民大学经济学院，北京 $""/0!2 摘要:随着我国经济的快速发展以及扩大内需战略方针的确立，商业银行等金融机构不断扩大信用规模，同时它们也面临着日益严重的信用风险尤其是个人信用风险。利用判别分析 %&’()* 建立判别函数对个人信用进行评估，是一种有效的信用风险管理方法。本文以判别分析为 %&’()* 出发点，对个人信用进行实证评估，探讨了该法的现实有效性。关键词:判别分析;个人信用评估%&’()* 中图分类号:文献标识码:文章编号:()+!$ , $""!-#./0!""#"$-"$11-"! @A2的样本数分别为，，，每个样本具有个指标，;;? !B$< " 引言 ’(A)(A) !"为第 A 个总体的第 " 个样本的观测向量。构造，， ! ! $ ? "" 3.4判别函数:%& ’()*3$4个人信用评估，就是通过综合考察个人及家庭的内外 C@D2BEDF FEDBEGD $$??客观原因、微观环境，包括经济、金融、司法、社会、工商、财产其中，，，，，。EB@EE2GDB@DD2G $?$?等过程在内的，使用科学严谨的分析方法，对个人及家庭履 @A2(A)约各种经济承诺的信用程度进行全面评判与估计，并以一定记和分别是总体内的样本均值向量和样本协D D= D A @A2 @A2@A2 ! 的符号表明其信用状况，为信贷决策提供科学依据。目前，包在上的样本均值和方差分别为，差阵，C@D2=C BEGD #BEGHA A 括个人信用评估在内的资信评估业在全世界范围内已经形 ;记为总的均值向量，则。ED CBEGD 成了一种产业。而在我国，个人信用评估在一些地方刚刚起根据准则，系数向量的选取要使组间的差别 %&’()* E 步，真正意义上的个人信用评估基本上还是空白。随着我国最大而使组内的差别最小，即最大化加入，经济开放程度不断提高，建立个人信用评估体56+ < ! $@A2$;!"#系，对个人信用进行评估，对保持我国金融秩序的稳定、促进A CC- A B $ EGE , $B B < 国民经济健康发展具有十分重要的意义。EGE)!@$2#;-# AA目前对个人信用评估的研究广泛采用了基于统计方法 A B $ 3!4的预测模型，这些方法都是在年所作的启发 %&’()* $71# < @A2性研究后提出的。一般而言，这些方法都被表述为一类分类 @A2@A2其中 ()，。$$$$!"!")B;-$H,B;- G!# AA DDDD--A B $ 模型，它们接受定义在已选变量集合上的随机观测样本，建 %$ ，得令立判别函数进行分类，如在年运用判 &89: $7# %&* ,;/’()%E 314别分析方法研究了企业破产问题。 EB$E ,)本文以判别分析法为出发点，对个人信用进行 %&’()* 可知及恰好是、矩阵的广义特征根及其对应的 $ E ,) 评估(以下简称为信用判别分析 )，通过实证研究， %&’()* 特征向量。设特征根为，可构造个判别 $$ $9 I""""$9!探讨该法的现实有效性。函数: @J2G，，C@D2BED JB$9 J信用判别分析前个判别函数，，的判别能力为:) *"#$%& CC 9" $9 "99" ’KB$L $## J J9 "信用判别分析的理论基础!"! #$%& ’(J B $ J B $ 3.4信用判别分析假定研究对象即客户信用有个%&’()* < 如果达到某个临界值()，则利用前个判别KM ’/N9" 9 "函数即可。不同的总体 =，，=，分别具有 < 个不同的信用水平，在 $<此用呆帐发生概率即，，衡量。从各总体中依次抽取>> 在得到判别函数后，对待判样本可根据以下准则对其D $< 进行归类:选取过程中，经过方差分析，最后进入聚类分析的变量共有个，分别是、、、。在的 ()当时I G=?F8>?@A28EA9C2F8IJ$%&$ " 显著性水平下，各变量在各级之间都呈现显著差别。 !(,* (.* 若，则判 ;!& %,- )0 ",(*+(*+’)’’)’$./!! 对变量和类属变量进行交叉列联分析#"# *+, ()当时%1$ ! "表 % 交叉列联分析% "<=2 !!!(,* 记，，#$2&!,&$/ "" $ C]\S3 3 , ’ ()*+’ 33 & $ >3U[\RV @U%‘RV $;; $ >]U-\ !" $#; !!，则判若。2& %,- 2)0"]X >S[R J a,\b,- >3U[\RV LNKLJ $!K!J $""K"J , . ,$!.!/ @U%‘RV ]X >S[R 信用判别分析的基本步骤!"# $%&’() >U\ $$$N L $$QQ !]-! 信用判别分析一般都遵循以下四个步骤:456789 QJ a,\b,- >3U[\RV :K!J #KLJ $""K"J ()对原始数据进行聚类，实现对客户信用总体类属的 $@U%‘RV ]X >S[R 研究; >U\ # NL :]-!I!! !:!I (L)在上步基础上对已知样本的类属与呆帐记录进行交 J a,\b,- >3U[\RV Q$K;J K#J $""K"J ! @U%RV X >SR ‘][ 叉列联分析，确定样本的类属是否对客户的呆帐概率有显著 C]\S3 >]U-\ :NL: ::L ;$!$ 影响。若最后通过检验，则通过交叉列联分析可得出各组呆 J a,\b,- >3U[\RV Q$KLJ LK!J $""K"J 帐概率的估计值; @U%RV X >SR ‘][ ()在聚类分析结果基础上进行判别分析，得 456789 :表 & 卡方检验出各类的判别函数; GS3UR WX =[’%YK6,ZK(!+[,WRW* ()将待判样本代入判别函数中，根据判别准则确定该 ;MRSV[]- >b,+6TUSVR #KLQ: ! K":! ?,/R3,b]]W 9S\,] #K#:I ! K":# 样本的类属，对照已知的个人信用等级划分标准，确定该客 @ ] X GS3,W >S[R[ $$ ;!户的信用等级。通过表我们发现第类客户的呆帐概率的估计值为! $ ，第类客户的呆帐概率的估计值为，第类客 $K#KL !!J! J: 信用判别分析的实证研究 !#$%&’( 户的呆帐概率的估计值为，三类客户总的呆帐概率的 LK#J 估计值为。在表中，我们发现交叉列联分析的皮尔逊 LK!J: 本次实证分析中采用的数据是关于银行贷款拖欠情况卡方检验的值为，可知在的显著性水平下，客户 M "K":!IJ的历史记录。其中因变量的值为表示该客户拖欠银 <=2 $ 类别对客户的呆帐概率有显著影响。行贷款，为表示该客户及时还款;另外还有个自变量;$ " !对分类数据进行判别分析，建立判别函数#"- $%& ()’ 表 " 特征根 >?=08(客户的信用记录建立时间)、>?@A(客户信用记录中4U-^\,]- 8,ZR-_S3UR J ]X GSV,S-^R >U%U3S\,_R J >S-]-,^S3 >]VVR3S\,]- 的及时付款次数)、(客户信用记录中的拖欠付款次28?5@B $ :KI#N QQKL QQKL KLL; 数)、(客户的负债收入比率)、(客户严重经表 # 标准化判别函数 28289A0知，通过对判别由表 ; 456789 4U-^\,]- K""# K $""K" K"N !!I 济事件的发生次数)、(客户现所从事的工作)、(客 DA?@A +K";: 6C4F@>$ &"K;#;OEA9C2F8 P K!:; >?=08 K"#! (客户现有的资产价值 )、(G=?F8HAD 客户在目前工作岗位 "K#NQOG=?F8 +"K";:O>?@A P KL$ ;28 +K"" I上的工作年限)。 "K"#!O>?=8+"K""IO28 按照本文第一部分所述，456789 信用判别分析一般都6C4F@>! &+"K";LOEA9C2F8 +"K$!"OG=?F8 P 遵循四个步骤，本次实证分析也是按照这四个步骤逐一进行 "KN#;O>?@AP"K!:;O>?=08P"K;L$O28 的。!(&QQKL1 J$ 个函数的判别能力其中第 $ 6M& $ !P!对原始数据进行聚类分析#" !$!表 ! 方差分析 LIJ)，因此我们有理由只选用 6C4F@>5 对新样本进行判别 >3U\RV 8VVV []而不影响判别效果。 ERS- 6TUSVR WX ERS- 6YUSVR WX 4 6,ZK 运用已建立的判别函数对新样本进行信用等级判别#". G=?F8 ;KI!"8P$! ! N!!L#L;L: ;$$L #!I!K;!Q K""" 实际的个人信用等级标准比较复杂，考虑到论述和说明 >?=08 ;I!$"NKI$$ ! #L$IK;QI ;$$L ##K::I K""" 的方便，本文根据前面运行结果将其简化如下: >?@A $$#KQ$ LNK $$L $KL#$ K I!I!"I";::""" 28 $Q$QK:$" ! #QK!$" ;$$L !NKN:! K""" 表 $ 信用评定标准 Q#N#"$ $$L NKL K""" !II!;;I:IIEA9C2F8 !KL:#8P$! 客户类属信用等级呆帐概率 @AK$ > $!K!J 本次聚类分析采用了重复快速聚类的方法，通过对各种 @AK = #KLJ !分类的比较，最后确定为类。表显示，在聚类分析的变量$ : @AK: < LK#J 统计与决策 !""# 年 $ 月(下) $:; 属性数学在银行资产负债比例管理综合评价中的应用苏芳，胡日东 " (华侨大学商学院，福建泉州 )%#"$$ ! 摘要:在研究商业银行资产负债比例管理指标体系的基础上，给出各个指标的属性测度函数的构造方法和单指标等级划分表，在两者的基础上建立商业银行资产负债比例管理综合评价模型，旨在为衡量商业银行的资产负债比例管理质量提供一种参考的评价手段。关键词:指标体系;商业银行;属性测度函数;属性综合评价中图分类号:文献标识码:文章编号:()%"/KW 4 $""J#K&""#"$J"$%WJ"% ’I!I! 年初，中国人民银行颁布了《关于商业银行实行资指标体系与权重 $33K # 产负债比例管理的通知》。这个通知标志着我国金融业以资产负债比例管理为主体的金融管理体系的确立。为了配合比中国工商银行资产负债比例管理的指标分为总量管理、例管理的实施，中央银行颁布了九项监控指标。但如何对商流动性、安全性和效益性四大类，每一类指标又包含应收利业银行贯彻实施比例管理的效果进行综合考核，至今尚未提息比例()，负债成本比例()，资产利润比例()，贷款质量((( $"3I出一套科学可行的评价方法。常用的最简单的评价方法就是比例()，风险权重资产比例()，中长期贷款比例()，准备((( &#W“打分”法，即一个指标对应一个分数，把各指标的分数相加，金比例()，拆借资金比例()，汇差清算比例()，存贷款比 (((K%!所得到的总分数就代表了各分支行对指标的综合执行情况。例()，资本充足率、资产流动性比例、单个贷款比例等个 ($% $具体指标。由于其中的资本充足率、资产流动性比例、单个贷这种方法虽然简便操作性强，但是并没有反映出不同指标的 “主从”差异。因此无法进行准确而全面的评价。另外模糊数款比例为人民银行对工行总行的考核比例，系统内不对下考核，所以余下的十项可作为各分行的考核比例。学模型也常应用于资产负债比例管理的综合评价中，但是应资产负债比例管理项指标的重要程度是有差别的，用模糊综合评价法会出现分级不清，结果不合理的问题。原 $" 对它们的实际执行结果进行综合评价，不能忽视这种重要程因在于模糊数学中的隶属函数构造具有随意性，取大取小运度的差异，即权数问题。权数确定的方法有很多种，主要有层算损失了大批中间值的信息。因此，本文在属性数学的理论次分析法()，专家法，统计分析法。但本文重点在于研究 4)X基础上，提出适应于银行资产负债比例管理质量评判的评价 -%.评价的属性数学模型，故指标的权重引用文献的结果，如表系统，并以中国工商银行为例，介绍评价系统的应用。所示:$ 现有三名新客户向该银行申请个人贷款，其相关信息资内普遍缺乏一套有效的数据收集、管理方法和体制，直接导料都已填写在贷款申请表上，根据第步所建立的判别函% 致国内个人信用数据的缺乏，进而影响了金融机构的信贷分表客户信用评定结果 " 数，银行可以判定这三名客户析与决策。因此，当务之急除了要加大对信用风险管理技术客户资料RQ/$ RQ/! RQ/% 的信用等级(见表 )。的研究外，还应建立完善的信用数据征集制度。只有这样才 & 0L,MNO+ %"WKI $"!%&" $&!W3W 能使金融机构在有效控制信用风险的前提下积极配合国家 P4QO+ K"%" $"3%W W"$WW !!! RQ4S+ $"$ 3$ $!# 扩大内需政策，以促进经济的快速发展～结语 ! RQTL $ K%/! $ I! N+UM(TR(V !$ TL) %&/$$ %$/W3 参考文献: 类属 TL/% /$ R TL/! ’()*+, 信用判别分析是信用等级 -$.肖成华/新世纪个人资信评估-0./北京1中华工商联合出版社2""$/ !U 4 一种基于统计模型的信用评 -!.杨军/商业银行客户评价-0./北京1中国财政经济出版社2$333/ 估方法，银行等金融机构可以通过该技术对客户的信用状况 -%.45689 + (/:989:85 <86:=>2?:><::9896 8985@>:> 89? 6AB C

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