银行个人事迹材料

1、银行个人事迹材料银行个人事迹材料脚踏实地兢兢业业人民银行鄂温克支行何晓东同志事迹材料何晓 东同志在支行货币信贷与统计股统计岗位工作，现任统计员，几年 来，在支行领导和同志们的帮助下，通过自己的不断学习和刻苦努 力，掌握了货币信贷与统计工作的基本技能，是我行货币信贷与统计 工作的业务骨干，他思想进步、热爱本职、忠心职守、积极钻研、开 拓创新，十几年如一日，得到了领导和同事们的首肯，并连续三年被 评为优秀行员。一、他努力学习，政治思想素质不断提高几年来滤布，他能够坚 持不懈地学习政治思想理论，努力提高政治思想觉悟，认真学习党的 各项方针政策，积极参加党的“十六大”及“三个代表”的学习教育 活动，主

2、动以“三个代表”的思想理论的指导，紧密结合自己的工作 实际，将其思想充分融入到自身工作当中，不断充实自己并收到良好 的效果。三年来，在从事货币信贷与统计工作中，努力学习金融统计 与贷币信贷的基础知识，积极参加学习和培训，不断提高和完善自身 的业务水平。在行内实行规范化管理的同时，充分调动自身的工作积 极性，做到岗位落实，责任到已。认真学习和执行各项规章制度，全 面提高自身的整体素质，确保了货币信贷与统计工作的准确性和时效 性。二、他认真开展调查研究，提高分析质量三年来，鄂温克支行的 货币信贷与统计工作继续以“强化管理、狠抓质量”为切入点，确保 统计报表的准确性和统计分析的时效性。为提高年度统计

3、工作统计分 析质量，特别是要提高经济金融形势分析的质量，他在不断加强自身 学习和提高自身素质的同时，经常与各金融机构及各企业联系、及时 了解银行和企业资金运行情况及企业生产经营情况，随时掌握经济、 金融运行变化情况，每月对经济金融运行中的变化进行深入的调查研 究。在统计分析工作中，力求做到全面与重点相结合，在全面分析的 基础上，对突出的重点问题认真做好分析，尤其对经济金融主要统计 指标的变化，及时向上级行反馈，注重分析的广度和深度，做到了少 列数字，多反映情况，三年共向上级行上报调查报告篇、各项分析 期，切实把分析质量提高到了一个新的水平。三、他不断提高自己，认真完成各项工作在银行信贷登记咨询

4、系 统工作方面，他能够做到认真登录，及时上报，与辖内各登录点积极 配合，在登记咨询系统全国联网的情况下，及时准确地完成了企业信 息及信贷情况的登录上报。三年他利用年审之机收集企业信息，以增 加系统的信息量，提高银行信贷登记咨询系统在防范金融机构信贷风 险中的作用，并加大对金融机构银行信贷登记咨询系统制度执行情况 的监督检查力度。在科技部门大力支持下，加班加点，完成了对农村 信用联社的系统安装及业务培训工作，保证了信用社信贷登记系统全 国联网前的登录正常。在金融统计工作方面，为更好地为货币政策决 策服务，依照上级行的要求，不断提高自身的统计业务水平，不断学 习金融统计知识。积极与金融机构进行数据

5、核对，对金融统计指标中 出现的变化作出了及时反馈。在计算机接收数据不准确的情况下，以 原始报表为基础，坚持手工录入，在休息日，节假日期间，能够克服 种种困难，在行领导及科长的指导帮助下，及时准确地上报了辖区经 济、金融统计数据。总之，几年来何晓东同志在平凡的工作岗位上兢 兢业业、任劳任怨、埋头苦干，做出了不平凡的业绩，工业滤布对于 成绩她永不自满，对于困难她永不服输、对于工作她永不放松，以饱 满的工作热情，迎接每一天，迎接每一次的挑战二四年 月十八日 银行个人事迹材料附送：银行个人信用评估方法研究银行个人信用评估方法研究|国内外信用评估状况比较目前，中国除了上海之外，其它城市还 没有专营消费信

6、贷调查业务的报告机构。1999年下半年，建设银行济 南分行出台的个人信用等级评定办法在信用评估方面进行了尝 试。该办法对不同的指标赋予不同的分值，对借款申请人的还款能 力、信用状况等做出综合评价以决定贷款决策。随着信贷业务的需 要，国内越来越多金融机构以业务对象的个人信用记录直接作决策参 考，或附以一些评分方法，但毕竟以主观经验为主。而国外在信用评 估方面已经有人做了大量的工作，提出了有FICO评分模型、神经网络 模型、贝叶斯分析模型等等各种评估模型，并采用了各种数学的、统 计学的、信息学的方法，取得了 一定的效果，特别是FICO评分模型， 更是成为西方发达国家信用评分事实上的标准。二、常用评

7、估方法1.标准数理统计模型基于标准数理统计理论 的信用评分模型是对大量的个人消费贷款的历史信用数据进行科学的 归纳、总结、计算而得到的量化分析公式。在美国，不同的行业有不 同的信用评分模型来帮助专业人士进行信用风险管理，如表1所示：表1美国不同行业常用信用评分模型表从概念上讲，信用评分就 是利用消费者过去的信用表现来预测其未来的信用行为，如图1所 示。信用评分模型的关键是科学合理地选出信用变量，并产生一个公 式。信用评分模型的统计方法有线性概率模型、logit模型、probit 模型以及线性判别(Discriminant)分析方法。线性概率模型线性概率模型假设违约概率Y与信用变量X 之间的关系

8、是线性的，用于解释过去信用行为(违约或不违约)的信用 变量及其重要性(系数)被用来预测未来的信用行为。线性概率模型数 学表达如下：根据历史样本数据进行优化计算，得出系数Bj的估算值。Logit信用评分模型Logit信用评分模型是采用数理统计的 logit回归方法建模分析。logit信用评分模型的分析方法如下：这里，YE0，1是二元响应变量，表示信贷状况；为logit概率 累积分布函数。当Xj属于度量变量时，Xj表示为第j个可度量变量； 当Xj属于范畴变量时，Xj表示为哑元变量向量。Probit信用评分模型Probit模型同样能够把违约概率的 预测值限制在0和1之间。它与logit模型的不同在于

9、probit模型假 设违约概率服从累积正态分布(cumulative normal distribution)， 即线性判别模型判别模型根据过去观察到的借贷者的信用特 征，把他们划分成高违约风险和低违约风险类别。线性判别模型 (Linear Discriminant Model)假定信用变量对这种划分的影响是线 性的。2.数据挖掘技术数据挖掘从大量数据中提取或“挖掘”知 识，其任务可以分为描述和预测两类，用于信用评估，可对客户进行 分类、聚类、关联规则发现、预测、偏差检测等。其中多数用分类、 关联规则发现和预测方法进行个人信用评估。分类滤布按分析对象的属性、特征建立不同的组类描述事 物。它基于

10、对类标记已知的数据对象的分析，导出描述并区分数据类 或概念的模型(或函数)，用以预测类标记未知的对象类。导出模式 可以用分类规则、判定树、数学公式或神经网络等形式表示。关联规则发现某种事物发生时其他事物会发生的一种联系， 这些规则展示属性一值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，关联 规则形式：X= Y，即 “A1A.AAm= B1A.ABm”。预测把握分析对象发展的规律，对未来的趋势作出预见，其表 示形式与分类同。三、一种基于历史记录规则相似性的综合评估方法由于国内银行 业现有客户记录多数是不完整的，所以使用单一的方法进行评估未必 能体现客户真实的信用历史状况。为了将数据挖掘技术和数理统计完

11、全基于记录本身特征并与能够体现专家判断的评分很好地结合起来， 本文提出一种基于关联规则的相似推荐方法，实现如下：1.应用粗糙集理论对历史数据记录进行属性约简及规则提取粗糙 集理论是数据表简化和生成最小决策算法的有效方法，洗煤滤布可以 实现知识约简，发现属性表中的属性依赖，从而在信息不完全环境下 进行知识发现，其定义如下：S二 U，A，F，V 其中，S：信息系统(决策表)U：论域A：属性集合F：UXA-V的映射V：属性值域集合采用决策偏好信息的挖掘方法（参见文献3）, 对S进行属性约简并提取规则，形成不同支持度S和信任度C决策规 则集合DN山甲（其中N代表提取的规则数量，可根据实际情况确 定），

12、且D是S不重复的子集，山是条件属性，W是决策属性，山、 WEA。2.对测试记录与步骤1提取的规则进行相似性计算相似性是 某种关系强度的度量，可以通过数值比较来衡量（参见文献4）。因 为决策规则集合D不能完全覆盖所有测试记录属性值组合，而且决策 表对象结构相同。测试集合SD中的任一组合（规则）Dd对照D中Dn 进行相似性计算，得出SIM1、SIM2.SIMn 其中，B：归一化因子（B=1/ SWi） Wi：属性i贡献因子（体现数据特性或专家经验，也可通过多种赋权 综合评价求得）SD （Dd，Dn）：已知Dd发生，Dn也在同一组发生的概率3.多赋权综合评价对 上述步骤求得参照各个规则的支持度S、信任度C及相似性SIM组成一 个N个对象、3个指标的矩阵XNX3。（1）运用变异系数法对X进行客观赋权此时，第j个指标的权 重就是这种加权方法是为了突出各指标的相对变化幅度，即变异程 度。（2）对X使用线性插值法进行规范化处理，得到规范化矩形 ZNX3，对其使用互补判断矩阵排序法求属性权重：I=1运用综合赋权法将、两个权向量进行有机集成，得到综合权向量W=(W1,W2,WN)。传统的综合赋权有乘法合成归一化、线性加权组合法、基于spear