（金融学专业论文）基于BP神经网络的信用卡消费行为风险评估.pdf

内容摘要 内容摘要 以风险为基本特征的现代市场经济是一种高度货币化、信用化的资源配 置模式，金融体系在整个经济运行中居于核心地位，经济运行中的风险最终 会通过各种途径集中反映和表现在金融体系最基本的风险类型信用风险 上。在市场经济条件下，信用风险的大小已从根本上决定了金融体系的稳定 与否以及经济能否健康、持续的发展。这种决定作用在经济转型国家和发展 中国家表现得尤为突出，东欧经济、金融体系的崩溃和东南亚金融危机都是 极好的明证。 随着我国经济体制改革的深化，尤其是在东南亚金融危机之后，我国把 对信用风险的控制看作为金融业急需解决的头等大事，对信用风险的研究已 成为理论界研究的热点。如何有效规避金融风险，是当前商业银行发展过程 中亟待解决的问题，也是我国信用管理体系所面临的一个严肃而紧迫的课题。 在我国正式加入w t o 后，我国金融机构将逐步与所有外资金融机构同台竞 技。与此同时，银行的管理重点逐渐从传统的资产负债管理过渡为以风险计 量和风险优化为核心的全面风险管理。瑞士信贷第一波士顿前总裁维特曾说 “我们从不承担未经计算的风险”。这句话道出了风险计量在风险管理中的地 位和作用。在银行风险中，信用风险一直处于首当其冲的地位，经过研究发 现，信用风险在我国商业银行风险中处于非常重要的地位，是我们需要首先 关注的风险。因此目前强调提高商业银行风险管理水平尤其具有突出的现实 意义。 当前我国商业银行面临的信用风险问题，既影响着我国商业银行的稳健 经营，也是造成系统性金融风险的内在隐患。信用风险对金融市场危害最大， 它是指在金融交易中交易对手或债务发行人违约或由于信用品质潜在变化而 导致损失的可能性。信用风险直接影响着现代经济生活中的各种活动，影响 到国家的宏观决策和经济发展，甚至影响到全球经济的稳定发展。因此，建 基于b p 神经网络的信用卡消费行为风险研究 立一个准确、高效的预测模型，准确地分析与把握商业银行经营风险并有效 防范信用风险对于提高信贷风险监控的效率，对于保证我国金融体系稳健、 高效运行，实现经济的可持续发展，意义重大。 作为现代科技的产物，银行卡这一产品，已经成为国外银行中间业务收 入的重要组成部分。在银行传统业务获利空间不断压缩的情况下，中间业务 被看作是许多国外银行开拓的新的利润增长点。信用卡作为新兴的支付工具 和信用手段，是银行业务与现代科技相结合的产物，并且以其具有支付结算、 消费信贷和使用方便可靠等特点，广受消费者欢迎，信用卡的市场规模也在 迅速扩大。与此同时，信用卡风险发生的频率越来越高，造成的损失也越来 越大。随着信用卡业务在我国的进一步开展，以及国内外银行竞争的加剧， 如何充分有效地借鉴国外先进经验和技术，建立适合我国实际的风险控制技 术，以保障商业银行信用卡业务健康稳定的发展，成为金融界人士关注的焦 点。我国的银行卡业务经过多年发展，已经初具规模。然而，由于信用体系 的缺失，制约了银行卡产品功能的进一步完善，阻碍了银行卡业务的发展， 经营风险日趋增大。信用己经成为制约银行业务发展的主要障碍。 信用风险是信用卡的主要风险。信用卡既是一种支付工具的又是信贷工 具，利息收入是信用卡的主要盈利来源，坏账损失是信用卡的主要支出来源。 信用卡的本质是信贷业务通过剖析信用卡业务风险成因，建立完善的风险 控制机制，并挖掘出高效的风险控制技术，对于化解我国商业银行信用卡业 务风险具有十分重要的现实意义。 笔者针对目前广泛使用的信用评估模型与方法存在的缺点和不足，结合 信用评估本身所具有的特点，阐明了目前使用的模型或方法不足以反映出影 响信用诸多因素之间的非线性关系。通过对人工智能中的神经网络技术进行 深刻剖析，发现神经网络技术是一种自然的非线性建模过程，能从大量复杂 数据中发现规律，这一特点恰好适用于信用评估领域，具有一定的可行性。 在此基础上，本文通过设立指标体系、获取各项指标数据，对建立的b p 网络 信用评估模型进行了模拟实验。在信用评估部分中，对所有的离散数据进行 归一化处理，然后利用专业的神经网络计算软件采用b p 算法进行实证分析。 实验结果表明，网络的实际输出十分接近于期望输出，该模型的准确率高、 实用性强，为个人信用评价提供了操作性强的量化手段，具有一定的应用价 2 内容摘要 值和实践意义 论文主要介绍了以下内容： 首先是绪论部分，主要介绍论题的选题背景、研究意义以及论文的研究 思路和框架。其次为信用评价理论综述。详细介绍了信用风险、信用评价方 法发展概况、信用风险评估模型比较研究。接着介绍了信用风险分析在信用 卡领域的应用从信用卡发展现状、信用卡风险管理、模拟银行现有信用模 型分析三个方面详细介绍了信用风险分析在信用卡领域的应用。然后介绍基 于神经网络的个人信用评估模型，探讨了前馈神经网络的网络结构、学习方 法、数学函数，算法流程，讨论了神经网络在个人信用评估中应用的可行性。 作者在深入研究国内外个人信用评估方法的基础上，结合我国个人信用评估 的实际情况，提出适用于本课题的信用评估的指标体系，并在此基础上详细 阐述了基于神经网络的具体信用评估模型，整个建模过程为该文的浓墨重彩 之处。最后作者展望了神经网络的个人信用评估模型在我国的适用前景以及 文章的不足之处。 从目前来看，我国金融界和理论界对个人信用风险管理的研究是基于传 统的分析模型，不能完全满足信用风险决策的需要。本文拟提出基于神经网 络的信用卡持有者消费行为风险评价体系的初步建设思路，并将说明该模型 的思想及其软件实现的大致过程。本着这一目的，论文的研究思路是，先澄 清与本课题有关的信用风险等概念及其相关理论，其次对国内外成功的个人 信用评估模型进行了分析和归纳，然后对我国银行卡业务的现状进行详细介 绍；最后在深入研究神经网络的基础上结合实际情况提出基于b p 网络的个人 信用评估模型。结果可被金融机构、资信评估机构等相关部门用于个人的信 用评估。作者最具贡献之处就是将b p 神经网络应用于信用卡消费行为风险分 析，在模型建立过程中做出了有益的探索和尝试，为下一步工作提供了思路 和参考。 论文力求联系实际，从全局入手，对我国信用风险评价的现状进行较为 系统、全面的分析。虽然重点落在b p 神经网络的分析过程上，但是由于力求 全面分析问题，对其它信用评价方法也进行了探讨，因此在分析的深度上可 能还存在一定的欠缺。研究方法上，本文采用了定性分析和定量分析相结合 的方法。在对现有的信用风险管理方法进行分析之后，在总结这些方法的基 基于b p 神经网络的信用卡消费行为风险研究 本理论实质的基础之上，针对信用卡风险识别和控制提出自己的见解。另外， 本文还采用了从一般到特殊的方法，规范分析中结合实证分析。在将国内外 对于信用风险识别与控制的方法进行综述与评价的基础上，对它们的不足之 处进行阐述，并尝试将这些方法应用于中国银行业信用卡风险的识别与控制。 由于自己的学识水平、知识结构以及自身能力的限制，论文中一定还有 不少不成熟、不完善的地方，敬请各位老师同学不吝批评指正。 关键词：b p 神经网络信用卡消费行为风险 4 c r e d i ts y s t e mi st h ef o u n d a t i o no ft h ee c o n o m i cl i f ei nm o r k ms o c i e t y a l o n g w i t ht h ef i e r c ec o m p e t i t i o no ff i n a n c ei n d u s t r y , b a n k c a r db e c o m e si m p o r t a n t e a r n i n gw a yo fc o m m e r c i a lb a n k t oi s s u i n gb a n k , h a n k c a r di san e w e l f i n a n c i a l p r o d u c tw h i c hb r i n g sg r e a tp r o f i t a st h ep r o d u c to fm o d e ms c i e n c e a n d t e c h n o l o g y , b a n k c a r dp l a y sg r e a tr o l ei nt h eb u s i n e s sf i e l do fb a n k i ti s t h e f o u n t a i no f p r o f i t a sad e r i v a t i v et h eb a n k c a r di se n d o w e d w i t hg r e a tr i s k w ea l l k n o w n , t h ec r e d i tr i s ki st h ep r o m i n e n tq u e s t i o nw h i c hc o m m e r c i a lb a n k sf a c ea t p r e s e n t s oi sc r e d i tc a r d i ti sa f f e c t i n gc o m m e r c i a lb a n k s s t e a d ym a n a g e m e n t a n di ti sa l s ot h ei n t r i n s i ch i d d e nd a n g e rt h a tc r e a t e st h es y s t e m a t i cf i n a n c i a lr i s k t h ep r o b l e mo fc r e d i tr i s kh a sb e e nt h ef o c u sf o rt h em a r k e te c o n o m yc o u n t r i e sa l l o v e rt h ew o r l da n di st h em a i no b s t a c l et ot h ed e v e l o p m e n to ft h eb a n k c a r do fo u r c o u n t r y t h e r e f o r e ，i nt h i sc a s e ，a c c u r a t e l ya n a l y z i n gt h ec o m m e r c i a lb a n k s r i s ka n d e f f e c t i v e l yg u a r d i n ga g a i n s tt h ec r e d i tr i s kh a sm u c ht h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a l s i g n i f i c a n c e h o wt 0v a l u eap e r s o n sc r e d i ti sa nu r g e n tp r o b l e mi nt h ec o u r s eo f t h ec o m m e r c i a lb a n k s d e v e l o p m e n t t h i st h e s i sb e g i n sf r o mi n t r o d u c i n gm a n yk i n d so ft h e o r i e sa b o u tc r e d i tr i s k 纠司砸血gm e t h o d sw i t hr e f e r e n c eo fo v e r s e a sd o c u m e n t s t h e n , t h ea u t h o r c o m p a r e st h ed i f f e r e n c ea m o n g t h em e t h o d s b yt h ew a y , t h eh i s t o r yo fc r e d i tc a r d i sr e v i e w e d a tl a s t , t h ea u t h o ri l l u s t r a t e st h ec r e d i te v a l u a t i n gm o d e lo fb pn e u r a l n e t w o r k e m p h a t i c a l l y t h e r ea r ef i v em a j o rp a r t si nt h et e x t a tf i r s t , t h ea u t h o ri n t r o d u c e st h e b a c k g r o u n do ft h et o p i c , t h er e s e a r c hr o u t ea n dt h ew h o l ef r a m e w o r k s e c o n d l y , t h em a i nt h e o r i e so fc r e d i tr i s kz v a i u a t h l ga l ei u u u d u c e d , h x c l u u i n gt h ed d i m u o n ， g e n e r a ls i t u a t i o no fd e v e l o p m e n ta n dm e t h o dr u n n i n gi i o wi nt h et e s tc e n t e ro ft h e s i m u l a t i n gb a n k t h e n , t h ea u t h o rd i s c i , l s s e st h ec o n s t r u c t i n gp r o c e s so fb pn e u r a l n e t w o r km o d e lf o rc r e d i tr i s ke v a l u a t i o na c c o r d i n gt ot h er e a lc o n s u m p t i o nd a t a w i t hc r e d i tc a r d 的mt h ec e r t a i no fc o m m e r c i a lb a n k l a s tb u tn o tt h el e a s t t h e a u t h o rp r o s p e c t st h ef u t u r eo fb pn e u r a ln e t w o r km o d e la n dp o i n t so u tt h e w e a k n e s so f t h ea r t i c l e s u r v e y i n gt h ew h o l et e x t , h o wt oc o n s t r u c tt h eb pn e u r a ln e t w o r km o d e lf o r c r e d i tr i s ke v a l u a t i n gi se m p h a s i s i fy o uh a v es o m en 哪i d e aa b o u tt h i st o p i c , d o n o th e s i t a t e ，w e l c o m et ow r i t et om e ：w e i l i v u a n ( b i g f o o t c o m t h a n k s ! k e yw o r d s ：b pn e u r a ln e t w o r k ，c r e d i tc a r d ，c o n s u m p t i o n ，r i s k 2 1 绪论 1 1 论文的选题背景 1 绪论 经过二十余年的发展，我国的银行卡业务已经初具规模。然而，从我国 银行卡业务发展的总体情况来看，银行卡业务还尚未发挥应有的作用，更难 说应对入世后更加激烈的竞争。银行卡经营有“高投入、高收益、高风险、 大规模”的经营特征，由于信用体系的缺失，制约了银行卡产品功能的进一 步完善，阻碍了银行卡业务的发展，经营风险日趋增大。信用己经成为制约 银行除业务发展的最主要的障碍。 市场经济的本质就是信用经济，信用是市场经济的基础和生命线。信用 对于现代市场经济的发展具有举足轻重的作用。随着现代社会分工的发展和 专业化程度的加强，市场竞争日趋激烈，整个社会对个人、企业、政府乃至 整个社会体系的信用要求越来越高，高质量的信用水平才能够保证正常的市 场秩序，促进市场成熟、稳健的发展。在市场经济条件下，严守信用，确保 各种契约关系的如期履行，是整个经济体系正常运行的基本前提。特别是进 入全球化的时代之后，我国的企业要参与国际竞争，遵循国际市场经济规则 和规范，信用则是进入国际市场的通行证。 作为经济活动的重要组成部分的银行信用活动更加重要。银行卡业务本 身的特点更决定了信用是其正常运行的基础和保证。银行卡业务在商业银行 的诸多业务中，信用风险最为突出。银行卡业务涉及发卡行、受理行、持卡 人和商户等多方参与者，业务运营涉及储蓄、结算、信贷等诸多领域，涉及 面广，技术含量高，风险较大。银行卡风险是指发卡行、柜面网点、特约商 户及持卡人在发卡、受理银行卡及使用银行卡等环节上出现的非正常情况而 造成的经济损失的可能性。其中的风险除包括传统商业银行业务所承受的流 动性风险和汇率风险以外，最突出的就是信用风险。 基于b p 神经网络的信用卡消费行为风险评估 在国际上，信用管理和风险管理一直是金融领域研究的一个重点。特别 是对商业银行风险管理的研究已经从定性和定量两个方面取得了相当大的成 果。对信用风险管理而言，最重要的就是客观的风险评估和信用评级。随着 我国经济体制的改革深入、市场机制的建立与完善以及资本市场、银行业的 迅速发展，现行的信用评估体制与方法已经赶不上经济改革发展的需要。我 们应博采众长、引入科学方法来确定有效指标，并建立准确的定量模型来解 决信用评估问题。目前我国的信用分析和评估技术刚刚起步，仍处于传统的 比率分析阶段。因此，如何完善银行卡的信用风险管理和评估就成为当前一 个十分紧迫的课题。 1 2 论文的研究意义 风险管理是商业银行的核心技术和生存基础，银行信用卡业务更是如此， 风险管理的定位、理念、政策和操作方式是银行卡业务经营和管理工作的重 点内容和决胜因素。降低信用卡的风险，完善对信用卡的风险管理不仅有利 于信用卡本身的发展，同时也是促进商业银行声誉发展的重要一环，而个人 信用体系的建立和完善则是涉及到整个金融业稳定发展的大事。 随着我国加入w t o ，经济开放程度越来越大，各种信贷活动将越来越多， 消费者参加的信贷活动将进一步扩大，个人信用问题也将更加突出。为保证 我国金融秩序的稳定，结合各种新技术、新思想提出行之有效的信用评估方 法，对为决策者提供科学的决策依据，及时识别个人信用风险，具有十分重 要的意义。 首先，从理论上讲，加强对商业银行银行卡业务信用风险的研究，有助 于丰富和发展我国的金融理论，推动银行信用风险问题研究的进一步深入， 为金融改革和金融业的发展提供有益的借鉴参考；有助于规范我国经济发展 中的金融制度，特别是信用制度，适应市场经济需要，硬化经济活动的约束， 强化社会信用风险观念，促进资源优化配置。 其次，就现实而言，这一研究有助于加强商业银行对银行卡业务信用风 险的控制，完善银行卡的经营和管理；有助于强化国有商业银行的经营机制， 提高金融效率，从而构建起健全的现代银行制度；有助于我国国有商业银行 2 1 绪论 抗风险能力的提高；有利于我国国有商业银行吸取西方先进的管理经验，缩 小与西方国家在风险管理观念、技术、手段等方面的巨大差距。 1 3 论文的研究思路和框架 从目前来看，我国金融界和理论界对个人信用风险管理的研究是基于传 统的分析模型，不能完全满足信用风险决策的需要。本文拟提出基于神经网 络的信用卡持有者消费行为风险评价体系的初步建设思路，并将说明该模型 的思想及其软件实现的大致过程。 本着这一耳的，本文的研究思路是，先澄清与本课题有关的信用风险等 概念及其相关理论，其次对国内外成功的个人信用评估模型进行了分析和归 纳，然后对我国银行卡业务的现状进行了详细介绍；最后在深入研究神经网 络的基础上结合实际情况提出基于b p 网络的个人信用评估模型。结果可被金 融机构、资信评估机构等相关部门用于个人的信用评估，更重要的是提供了 建立个人信用评估模型的思路和参考。 本论文主要分为5 个部分。 第一章是绪论，主要介绍论题的选题背景、研究意义以及论文的研究思 路和框架。 第二章为信用评价理论综述，介绍了信用风险、信用评价方法发展概况、 信用风险评估模型比较研究。 第三章为信用风险分析在信用卡领域的应用。从信用卡发展现状、信用 卡风险管理、模拟银行现有信用模型分析三个方面详细介绍了信用风险分析 在信用卡领域的应用。 第四章为基于神经网络的个人信用评估模型，介绍了前馈神经网络的网 络结构、学习方法、数学函数、算法流程，讨论了神经网络在个人信用评估 应用的可行性。在深入研究国内外个人信用评估方法的基础上，结合我国个 人信用评估的实际情况，提出适用于本课题的信用评估的指标体系，并在此 基础上详细阐述了基于神经网络的具体信用评估模型。该章为本文的重点。 第五章为结论。总结论文的主要工作，并展望神经网络的个人信用评估 模型在我国的适用前景。 3 基于b p 神经网络的信用卡消费行为风险评估 2 ，1 信用风险 2 信用评价理论综述 信用风险1 又称违约风险，指借款人、证券发行人或交易对方因种种原因， 不愿或无力履行合同条件而构成违约，使银行、投资者或交易对方遭受损失 的可能性。更为一般地，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履 约能力的变化导致其市场价值的变动而引起损失的可能性。因此风险的大小 主要取决于交易对手的财务状况和风险状况企业最大的、最长远的财产是 客户，然而企业最大的风险也来自客户 信用风险是金融市场中最古老的也是最重要的金融风险形式之一。它是 现代社会的经济实体( 尤其是金融机构) 、投资者和消费者所面临的重大问题。 它直接影响着现代经济生活中的各种活动，也影响着一个国家的宏观决策和 经济发展，甚至影响全球经济的稳定发展。 信用风险是双向性风险2 ，它一般会影响签定协议的双方。对于供货方， 将面临顾客可能拒绝付款的风险，两客户也将面临供货方不予交货的风险。 同样，贷款银行要承担借款方可能无力偿还的风险，而借款方也将面临银行 收回贷款的风险。本文主要讨论贷款方( 银行等金融机构) 面临的风险。 信用风险往往和损失联系在一起，或者说，信用风险可以导致损失。第 一，对于信用活动的一个事件来说。既存在损失的可能性，也存在盈利的可 能性。第二，信用风险指的是一种可能性，是一种结果未知的未来事件。 在信用活动中，不确定性包括外在不确定性和内在不确定性两种。外在 不确定性来自于经济实体以外，是经济运行过程中随机性、偶然性的变化或 1 张玲，张佳林；信用风险评估方法发展趋势，预测，2 0 0 0 年第4 期；王宪全，李军；信用风险测 量方法的芨展历史及趋势，预测，2 0 0 6 年第1 期 2 尹灼；信用衍生工具与风险管理社会科学文献出版杜，2 0 0 5 3 4 2 信用评价理论综述 不可预测的趋势内在不确定性来源于经济体系之内，它是由行为人主观决 策及获取信息的不充分性等原因造成的，带有明显的个人特征。 自从8 0 年代末以来，随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧， 各国银行和投资者受到了前所未有的信用风险的挑战银行面临的风险主要 有：信用风险、利率风险和流动风险世界银行对全球银行业危机的研究表 明，商业银行在营运过程中面临的金融风险主要就是信用风险，这是导致银 行破产的主要原因。因此信用风险管理一直是金融界关注的焦点。 就我国实际情况而言，银行经营效益低下，呆账、坏账增加固然有体制 上的原因，但忽视信用风险分析和管理方法的研究，对信用资产进行不合理 的定价也是一个不容忽视的原因。近2 0 年来，随着国际金融领域竞争的空前 加剧及大规模贷款组合的不断发展，传统的信用评估方法，如l o g i s t i c 回归、 线性判别分析法等已不能满足人们的需要。一批以信息技术为支撑，以系统 采用统计科学、人工智能、模拟技术等为特征的现代信用风险分析方法在西 方发达国家获得了突飞猛进的发展。风险评价方法越来越体现出从定性到定 量、从简单到复杂、从微观层次的个别资产信用风险评价到宏观层次的资产 组合信用风险评价的趋势。 与国外相比，我国目前对风险分析方法的研究还不充分，信用风险方法 仍以传统的比例分析为主，定性、静态、局部的分析多，定量、动态、全局 的分析少。中国商业银行在风险度量方法方面，长期以来采取主观评价色彩 很浓的传统方法，主要是由信贷主管人员在分析借款企业财务报表和近期往 来结算纪录后进行信贷决策，并采取所谓“两呆一逾”的口径对不良资产与 贷款风险进行分类管理。这种静态的被动的管理方式弊端百出，现在已被美 国和加拿大商业银行通用的、国际货币基金组织及世界银行推荐使用的风险 度为依据将贷款划分为正常类、关注类、次级类、可疑类、损失类等的五级 分类法所代替。 由于我国商业银行和金融市场尚处在新兴发展阶段，核心的信用风险分 析仍采用传统的比例分析方法，远不能满足商业银行对贷款进行风险分析的 需要。通过比较，我们可以发现中国的信用风险度量方法仍然远远落后于国 外发达国家。中国加入w t o 后，国内的金融机构将面临来自同行的激烈竞争， 因此了解和借鉴先进的风险管理模型，建立科学的信用风险管理体系就成为 基于b p 神经弼络的信用卡消费行为风险评估 当务之急。 目前的信用风险模型都是利用某一方面信息对风险进行评估，实践中很 难找到一种适合所有情况的模型，因此充分利用各种模型定量计算与人类专 家定性分析的综合集成模型，将是未来信用风险评价方法发展的一个大方向。 每一种方法都有其优越性与局限性，我们应该结合中国实际情况，对待具体 问题进行具体分析，在此基础上吸收和借鉴西方风险管理的新方法 2 2 信用评价方法发展概况 信用风险评估方法3 不断推陈出新，管理技术正日臻完善，许多定量技术、 支持工具和软件已付诸商业应用。 近年来，信用风险的计量和管理方法发生了革命性的变化。与过去的信 用管理相对滞后和难以适应市场变化的特点相对比，新一代的金融工程专家 将建模技术和分析方法应用到这一领域，产生了一批新技术和新思想。随之 而来，在传统信用评级方法基础上产生了一批信用风险模型，这些模型受到 了业内人士的广泛关注。信用风险模型主要是通过数学手段对历史数据进行 统计分析，从而对有关群体或个体的信用水平进行定性或者定量评估，并对 其未来行为的信用风险进行预测，提供信用风险防范的有效依据和手段。 参数统计法( p a r a m e t r i cs t a t i s t i c a lm e t h o d ) 。 单变量判定分析法，以某个重要财务指标作为排序变量，让样本数根据 该变量按序排列，以选择最佳判定点，凡小于该判定点的样本公司则判定为 财务困境公司，否则为非财务困境公司。该法应用简单，但其预测能力因财 务比率的选取不同而有较大的变化，所以逐渐被多变量分析法取代 判别分析法( d i s c r i m i n a n t a n a l y s i s ) ，也叫多变量判定分析法4 。它是根据 3 本节参考众多文献，无法全部列出，可见文末参考文献庞素琳：信用评价与股市预测模型研究及 应用：统计学、神经同络与支持向量机方法科学出版社，2 0 0 5 ，a u g ；张囊，王浣尘：信用风险管 理的发展及主要新方法，系统工程理论方法应用2 0 0 4 年8 月；方蔚华：信用风险管理方法综述，长 沙大学学报，2 0 0 6 年1 月；王绍辉；对消费信贷中个人信用评价方法的探索，首都经济贸易大学硕士 学位论文。2 0 0 4 f f 3 ：石庆焱，靳云汇：个人信用评分的主要模型与方法综述。统计研究，2 0 0 3 年第8 期；何波：国外信用风险量化模型概览文献综述，h 却：柏唧m 蝣删等 胡宗伟；信用风险度量方法：一个综述。新金融2 0 0 5 年2 月 6 2 信用评价理论综述 已知的违约和非违约的企业进行分类构成若干个总体，由这多个总体的特征 找出一个或多个判别函数( 或准则) ，用于判别任一已观察的向量应判属哪一 个总体，以及检验两个或多个母体，在所测量的指标量上是否有显著差异， 如有则指出为哪些指标。该法很适合用于信用分析，但这一方法也有很大缺 陷，其假定条件过于严格，如要求数据服从多元正态分布；协方差矩阵相同； 均值向量、协方差矩阵、先验概率均为已知等等，但在实际中所处理的数据 都有不同程度的违背，往往不能完全满足条件。 l o g i s t i c s 回归模型5 。l r 模型表述为： p - 由1 ( 2 1 ) + e ， o y 。+ 二o f o ( 2 2 ) 其中，x i 为信用风险评定中的影响变量，q 为基数系数，通过回归或极大似然 估计获得，y 为贷款申请人的财务状况打分值，p 【0 ，1 】为借款人违约概率。 它与判别分析法的本质区别在：后者要求满足正态分布，而它无此限制，当 数据不满足正态分布时，其预测效果优予后者。 非参数统计法( n o n - p a r a m e t r i cs t a t i s t i c a lm e t h o d ) 。 常用的非参数法主要有：k 近邻判别法( k n e a r e s t n e i g h b o r ) ，核密度估 计( k e r n e ld e n s 蚵e s t i m a t i o n ) 和聚类分析( c l u s t e r a n a l y s i s ) 。其主要思想是 将与信用风险相关的一组因索( 如财务指标等) 表示为一个向量，即样本空 间中的一个点，向量的每个元素即为某个财务指标，然后根据空问中的某个 距离或规则将其分类。从实证分析看，非参数法的效果不是很理想。在无法 确知总体的分布函数时，非参数方法不失为一种有效的方法。若对某一具体 问题能找出特定参数的模型，则不宜用该法。因为在同样的样本容量下，若 对具体问题的确存在特定的参数模型并可能找出时，非参数方法不及参数模 型效率高。 专家系统6 ( e x p e r ts y s t e m ，e s ) ，是一种将专家解决问题的推理过程再 现，以便于组织内其他成员使用的智能计算机程序。它的功能表现在解释功 能、灵活性、学习功能三方面。但知识的形式钞和璋造寻一爪里唑灼门题， 5 徐少锋，王延臣：个人信用评估中的l o g i s t i c 模型，天律轻工业学院学报。2 0 0 3 年1 2 月 王宪全，李一军：信用风险测量方法的发展历史及趋势，预铡，2 0 0 6 年第1 期 7 基于b p 神经网络的信用卡消费行为风险评估 知识获取始终是一个瓶颈。 。 传统e s 采用直接法，此法消耗大量时间和人力，且一些经验性知识无法 清楚表示，限制其规模和实用性。m e s s i e r 和h a n s o n 提出了启发式方法，即 首先由专家提出范例对之加以提取，而后用启发算法获取生产式规则，用概 念学习算法( c 0 n c e p tl e a r n i n g a l g o r i t h m ) 从若干固定属性描述的已知分类( 信 用等级) 中抽取共性，即可对新样本正确分类，之后在这些属性的基础上建 立生产式系统，利用其中的规则对新企业的指标进行评估。 神经网络( n e u r a ln e t w o r k ，n n ) 。它本质上是一种非线性复杂计算网络 系统。其结构一般由1 个输入层、若干中间层和1 个输出层组成。在信用风 险分析中，首先要确定与信用风险相关度高的一组因素作为n n 的输入。输 出层多为1 个或2 个结点，用于输出分析结果。n n 在使用中摒弃了预测变量 间线性且相互独立的假设，能深入挖掘预测变量间隐藏的相关关系，具有突 出的映射能力和泛化能力，即在经过一定数量的带噪音的样本的训练之后， 网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推 以推断其属性。 n n 的优点主要是：在处理不完全、有遗失或有噪音的资料时的适应性： 它不需要对资料的分布和映射进行事前的假设；可以映射复杂的非线性和几 乎所有的连续函数。n n 也有缺陷。首先是解释能力。神经网络无法确定输入 变量之间的相互关系，也无法产生一些规则来解释模型的运作过程，被认为 是“暗箱( b l a c kb o x ) 7 操作”。这使得n n 缺少透明度，使得从训练样本中 得出的结论很难合理化并应用到训练样本以外的资料中。其次是指标选择问 题。目前尚无成熟的理论指导来设定网络结构，对于非线性的方法没有统一 的方法进行指标的选择。要得到一个较好的结构，需人为试凑，降低了效率。 改进遗传算法( m o d i f i e dg e n e t i c a l g o r i t h m ) 以及决策树( d e c i s i o n t r e e s ) 等 方法已在上述问题上取得了一定进展。参考当前研究文献，n n 还不具备相对 于传统信用风险分析方法的绝对优势，前景光明但仍需艰苦努力。 杂和系统( h y b r i ds y s t e m ) ，指把两种或多种不同的方法结合在一起形成 新的方法，继承优点，克服缺点，同时具有原法不具备的新优点。杂和系统 7 王宪全，李一军：信用风险测量方法的发展历史及趋势，预测，2 0 0 6 年第1 期 8 2 信用评价理论综述 这种特性提高了解决问题的效率，是目前比较流行的研究方法。 支持向量机( s u p p o r tv e c t o rm a c h i n , ) ，研究在得不到足够样本数量下， 如何根据有限样本进行模式识别和回归预测等，使在对未知样本的估计过程 中，期望风险达到最小。当问题是线性可分时，给出一个求解最大间隔解的 方法；而当问题不是线性可分时，提出利用一核函数将样本集映射到某一高 维空间，使得样本集在高维空间中的像是线性可分的。其学习方法最大特点 是，根据结构风险最小化原则，尽量提高学习机的泛化能力其中，通过非 线性映射，将低维空间中的非线性问题转换为高维空间的线性问题，并采用 一核函数代替高维空间中的内积运算，达到避免高维运算和解决非线性的目 的。 根据不同的分类方法，还有许多其他的评价方法，限于篇幅，无法一一 介绍，如j pm o r g a n 的c r e d i tm a t r i e s 模型，瑞士信孚银行的r a r o c ( r i s k a d j u s t e dr e t u r no l lc a p i t a l ) 模型，k m v 公司的基于期权定价思想的e d f ( e x p e c t e di ) e f a u l tf r e q u e n c y ) 模型等，但这些模型侧重于企业信用风险的研 究，这里不做过多介绍。随着技术进步，将出现越来越多的评估模型。但我 们应注意各模型都有其缺陷，只有实际情况灵活处理具体问题，综合考虑， 才能避免过度依赖模型的模型风险。 2 3 信用风险评估模型比较研究 个人信用评估是通过综合考虑影响个人及其家庭的内外客观、微观环境， 使用科学严谨的分析方法，对个人及其家庭成员的履约能力和可信程度进行 全面评判与估价，并以一定的符号表明其信用状况。 国外商业银行对个人信用的分析主要采用两种方法：一是经验判断法， 一是信用评分法。 ( 1 ) 经验判断法。经验判断法是信贷人员利用个人知识、直觉和经验对消 费信贷进行评估的一种传统评估方法。信贷人员分析消费信贷调查中所收集 的原始资料，通过对各个主要参数或项目的评估而得出最终的结论。经验判 断法通常是依靠对个人财务报表的分析来进行。其主要分析内容包括资产分 析、收入分析、负债分析和综合分析等。贷款分析员在进行前三项分析之后 9 基于b p 神经阿络的信用卡消费行为风险评估 将从财务报表中获得的每项信息有机地组织起来，进行最后的综合分析。 信用评分法。信用评分法将数学和统计学模型应用到信用评估中，它 以大量的信贷历史经验为依据，以定量的分析方法来评估消费信贷的风险， 并以此做出贷款决策。它首先分析各种变量之间与消费信贷质量的关系，找 出最能反映贷款质量的一组变量，如住房情况、现在工作情况等，根据各个 变量与贷款质量的关系，为每个变量设定一个数值，然后加总，将加总后的 分值和预先设定好的接受拒绝临界分值进行比较，如果贷款申请人的总分 低于该值，则银行会做出拒绝贷款的决定。否则，同意贷款。 经验判断法和信用评分法相比，各有优缺点。两者都运用了影响贷款申 请人信用因素的资料。但是，信用评分法根据影响贷款申请人信用的每项因 素与其他相关因素的统计重要性来制定该项因素的权重，反映影响贷款申请 人信用因素重要性的等级，而经验判断法则更多地考虑影响贷款申请人信用 各项因素重要性等级变动，较好地反映贷款申请人不可量化的一些无形价值； 信用评分法仅分析与影响贷款申请人信用状况有关的传统性因素，经验判断 法甚至可以分析违背政府监管要求的一些因素；信用评分法综合各项影响贷 款申请人信用状况的因素，经验判断法则限于人的思维能力，通常依次评价 影响贷款申请人信用的各项因素。与经验判断法相比，信用评分法具有科学、 一致、高效的特点，所以在现代大规模的银行和金融机构的信贷评估中，大 都以信用评分法为主，而以经验判断法为补充。 下面简单比较一下信用评分法的三个模型。 2 3 1 层次分析法过程 层次分析法3 ( a n a l 妒ch i e r a r c h yp r o c e s s ，a h p ) ，是美国t ls a t y 教授 在7 0 年代提出的，是一种定性分析和定量分析相结合的方法。它通过分析复 杂问题所包含的因素及其相互关系，将问题分解为不同的因素，并将这些问 题归并成不同的层次，从而形成多层结构。在每一层次，按照一定准贝u 对该 层元素进行逐对比较，并按标度定量化，形成判断矩阵。通过计算判断矩阵 。覃可彪：层次分析法在个人信用卡风险分析与评价中的应用，南宁职业技术学院学报，2 0 0 3 年第8 卷第2 期 1 0 2 信用评价理论综述 的最大特征值以及相对应的正交化特征向量，得出该元素对该准则的权重。 在此基础上，可以计算出各层次元素对于该准则的比重。其具体实施步骤如 下； a 将问题概念化。即将一个矛盾客体通过归纳、分析后，确定若干与问 题解决有关的概念，这些概念包括解决问题需要考虑的各种因素 b 建立层次结构对所考虑的概念，分析其相互关联、逻辑归属及其重 要性级别，进行分层排列，构成一个由下而上的递阶层次结构层次结构中 的“概念”即为因素。 厶建立判断矩阵。就每一个上层元素，对与其有逻辑关系的下层元素进 行一对一的成对比较，确定下层元素就上层某一元素而言的相对重要性。判 断的结果表示在判断矩阵： 曰一 6 l 。玩： 。如。 吃。k b 6 2 。 朝- ，i ，- 1 , 2 , ，n ( 2 3 ) 其中，b i 是就上层某元素面言b i 与b j 两元素的相对重要性标度。 d 判断矩阵的排序。即在层次分析中由单一判断矩阵计算元素之间相对 重要性权重。层次单摊序是通过解以下特征值问题得到的： b w - a 缸形 ( 2 4 ) 其中b 为判断矩阵，k 为b 的最大特征值，w 是k 对应特征向量，w 就 是各因素相对重要性权重向量 e 一致性检验。若给出的判断矩阵满足； b i i - - - - - 1 ； ( 2 5 ) b l j = l 惋：( i ，j = l ，2 ，n ) ； ( 2 6 ) b l j = b k ；或k - b 铲娘：( i ，j ，k = l ，2 ，n ) ； ( 2 7 ) 则该矩阵为完全一致性矩阵，它具有唯一非零的最大特征值k 。，且k 。- - n 。 由于a 一一一栉_ 一。互。l ，以其平均值作为检验判断矩阵的一致性 指标； 基于b p 神经网络的信用卡消费行为风险评估 “墨。竺盖2 ( z 8 ) h ln l 当k 。- - - 1 1 ，c i = 0 ，为完全一致；c 1 值越大，判断矩阵的完全一致性 越差，一般认为只要c i = 0 1 ，其一致性可以接受，否则重新进行两两比较 判断。 若判断矩阵阶数n 越大，则其一致性将越差，故应放宽对高阶判断矩阵 的一致性要求。于是引入修正值r i ，因此，c 且_ 詈等为衡量判断矩阵的 一致性指标。r i 值可以列成下表： 裹2 - 1 判断矩阵的一致性修正值 i 阶数 12345678g l l r io 0 00 0 00 5 8o 9 0 l 1 2 1 2 41 - 3 21 4 11 4 5 i 合成权重的计算在对各判断矩阵进行计算获得特征向量后，便可由 上而下逐层计算各层次对于最上层元素的合成权重，具体方法见下表： 表2 吨合成权重的计算 层次a 。a 1a 2 a m b 层次 层次b a 1a 2 a m 总排序 b l b l b f b l m 二a ，霹 b 2订砰 妒 ：。4 6 ： b ib 1 1b 1 2b - 皿 秘嘭 信用评分的层次分析，其目的在于用数字来表示信用情况，根据信用数 据大小情况，来确定信用卡个人信用等级和额度。通过采用层次评判，计算 出综合得分，通过各分因素权重求和，得出个人信用的等级。 根据各因素对个人信用影响的规律，构造各因素的隶属函数。由隶属函 数计算出各因素的值，再由层次分析法得出各因素的权重分配方案，得出信 用评分信用信息。得分越高，个人的信用度也越高。 对于运用基于a h p 的综合评价指数法来评价个人的信用状况，可以克服 独立考核单个方面指标的不足，并考虑客户的职业、学历等各种静态指标以 及还款记录、月均存款等动态指标，充分反映个人的综合情况，全面考核个 2 信用评价理论综述 人的信用状况，为商业银行开展信用卡业务风险防范提供了依据。 但必须指出的是，在利用和使用该模型过程中，有可能出现一些特例。 例如，某人的信用状况不佳，但由于某一项或几