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《基于主成分线性加权综合评价的信用评分方法及应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第22卷第8期(总第128期)系统工程Vol.22,No.82004年8月SystemsEngineeringAug.,2004文章编号:1001-4098(2004)08-0064-05X基于主成分线性加权综合评价的信用评分方法及应用112李建平,徐伟宣,石勇(1.中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京100080;2.中国科学院研究生院,北京100039)摘要:基于我国商业银行现有的信用卡评分标准和信用评分方法,提出一种基于主成分线性加权的综合评价的信用评分方法。其优点在于能够实现指标项权重的客观性、能方便地适应我国不同地区由于经济文化
2、的差别而带来的信用环境不同以及一个地区由于人口漂移快而带来的评分变化。实证检验表明模型训练结果符合信用卡风险管理实际,测试结果显示有较好的应用前景,与现有银行评分标准对比的研究表明,本文的方法具有明显优势。关键词:信用卡;风险管理;信用评分;主成分分析中图分类号:F830文献标识码:A现有的评分方法在实际应用中受到了极大的限制,突出表1引言现为:¹选取的指标少;º评分方法的适应性有问题。随着招商银行“2003,信用卡元年”概念的提出后,我第一个问题主要受信用环境的客观影响,对其改进也国信用卡市场出现了前所未有的激烈竞争,各商业银行由将建立在整
3、个信用环境的改善基础上,这是一个渐进的过此展开的宣传战、产品战、价格战、地域战等随处可见,信程。本文的目的是针对第二个问题即模型的适应性,提出用卡规模急速扩大。出于战略方面的考虑,现阶段各银行一种改进的评分方法,该方法理论上具有较好的适应性,都将业务的重点放在了提高发卡量上,由此不可避免的带实证结果显示,符合信用卡风险管理的理论的要求,并优来对于发卡标准的宽泛化。从发达国家的经验来看,随着于现有方法,从测试结果来看,具备较好的推广应用价值。信用卡规模的扩大,信用卡风险的防范与化解将会成为焦2改进方法的基本思想和构造步骤点,宽泛的发卡标准将带来
4、更大的风险,特别是在社会信用体系还没有效建立和发挥作用的情况下。因此,如何有在综合评价函数中,指标系数如何得到是关键因素,效分析客户的信用卡风险状况,确立合理的发卡标准,不该系数至少必须满足以下条件,才能较好地具有前文所述仅是发卡机构的首要任务,而且还是银行进行市场竞争的的适应性:有力武器。¹能够较好地随着样本变化而变化;在信用卡风险管理中,信用评分是应用最广泛的技º客观性;术[1,2]。信用评分是商业银行在大批量处理小额贷款类型»能够保证评价结果的合理性。通常所采用的数量方法,是基于银行大量历史数据建立评针对这些条件,我们使用主成分方法来获
5、得系数。主分模型的基础上,对贷款的申请人或者现有的贷款预测违成分方法(PrincipalComponentsAnalysis)是由Hotelling约可能性的一种技术。银行在采集特定的申请人资料后,于1933年提出的,是利用降维的思想将多指标转化为少[5]就通过信用评分系统给出一个分数,银行能够很快地据此数几个综合指标的多元统计分析。该方法的特点主要体确定是否向其发放贷款[3]。现在降维作用和根据数据本身差异性给出指标间的相对目前我国银行在确立发卡对象时,也采用评分作为辅重要性。本方法使用主成分方法计算指标系数的主要目的助方法[4],但在我国
6、目前的信用环境下,我国各商业银行不在于降维以减少问题的复杂度,因为,在现有个人信用X收稿日期:2004-01-16基金项目:中国科学院院长基金资助项目(yjjz946);中科院科技政策与管理科学研究所所长基金资助项目(0343sz)作者简介:李建平(1976-),男,浙江建德人,中国科学院科技政策与管理科学研究所助理研究员,博士,研究方向:风险管理与数据挖掘技术;徐伟宣(1941-),男,广东人,中国科学院科技政策与管理科学研究所研究员,博士生导师,研究方向:金融与管理科学,规划与优化;石勇(1956-),男,中国科学院研究生院教授,博士生导
7、师,研究方向:数据挖掘技术,多目标规划。第8期李建平,徐伟宣等:基于主成分线性加权综合评价的信用评分方法及应用65评估中所使用的指标比较少,在现有计算机条件下,主成l∑Km分使用个数的多少没有太大的区别,之所以使用该方法,m=1atl=k,i,l=1,2,…,k主要目的有:∑Km¹获得客观权重系数。m=1(Ki为从大到小排列的第i个特征值,atl为主成分z1到zl主成分方法强调差异性原理,获得的系数是完全基于的累积贡献率。)又第i个主成分可以表现为n个原始指数据本身,这样得到的指标权重系数,具有客观性,避免太标的线性组合:多的人为干扰。Zi=
8、bi1x1+bi2x2+…+binxn(2)º可以很方便地解决由于宏观因素不同及人口漂移将(2)代入(1)可得:等造成的评价偏差。F=c1x1+c2x2+…+cnx
