【摘 要】
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随着人们生活水平的不断提高,个人消费信贷规模日益扩大。随之产生的信用贷款也逐渐成为商业银行的重要业务。但是目前在我国信用制度不健全、信用记录完全空白、信用风险管
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随着人们生活水平的不断提高,个人消费信贷规模日益扩大。随之产生的信用贷款也逐渐成为商业银行的重要业务。但是目前在我国信用制度不健全、信用记录完全空白、信用风险管理不成熟的情况下,多数银行仍然采用传统的经验判别法,使得信用贷款业务的风险偏高。虽然国内很多学者提出了一些科学、合理的指标体系,构建了人工智能、统计学的评估模型,在一定程度上提高了分类准确率和稳定性,但是仍然无法满足日益增长的信贷业务需求。本文在前人的研究基础上,结合我国的实际情况,指出我国信用评估指标标准不统一、权重不合理、重点不突出的问题,信用评估方法在稳健性、准确性、效率上不能兼顾的问题。针对指标体系存在的问题,结合专家意见,提出了重视个人资产评估、加强家庭因素评估、长期短期指标结合的意见,并且构建了一套较为合理的适合我国的信用评估指标。在信用评估方法上,提出了基于BP神经网络的高分类准确性、高稳健性和支持向量机的高效率、无局部极小特点的组合模型。通过实证检验发现,本文提出的组合模型在稳健性和准确性上均比BP神经网络、SVM和基于Logistic回归的BP神经网络要好。因此基于SVM改进的BP神经网络模型是一个较好的个人信用评估模型。
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