模糊AHP个人信用评分模型设计

一、绪论（一）研究背景与意义1.选题背景在市场经济国家中，商业银行通常被称为“风险机器”，即是说银行通过承担各种各样的风险来获取收入。在这些风险中，信用风险是尤为重要的风险之一。而信用风险管理作为银行经营中的控制风险的手段也将贯穿于银行经营管理的整个过程中。近五十年来，随着经济全球化的不断加深，世界经济发展格局发生了深刻变革，过去的国际金融秩序早已无法满足现代银行业快速发展的需求。在金融危机席卷全球后，银行所处外部环境也遭到了重大的打击。1990年以来，多次区域性或全球性经济问题的发生，如大和银行，巴林银行的倒闭，97年东南亚金融危机的发生，2008年美国次贷危机引发的全球经济危机等这些问题都使经济学家们进行了深刻的反思，他们发现其中一个重要的环节问题就是信用风险管理水平相对于经济形势发展水平的落后。在各式各样的风险种类中，信用风险是最古老的一种。从人类出现经济活动以来，信用风险就在始终影响经济中所有个体的行为方式。作为经济活动中心的银行，由于其的经济活动枢纽的地位与责任，也更加直观的面对信用风险的威胁，信用风险管理对于银行的重要性也不言而喻。以2008年美国次贷危机为例，这次次贷危机直接或间接的导致雷曼兄弟，美林证券等众多知名金融机构的破产，接管和收购，究其根源就是信用风险管理失当的结果。大量的信贷资金为了赚取更高的利润长期投入高风险投资领域，并且大量低信用群体也得到了授信。一旦宏观经济调整，整个信贷结构全面倒塌，泡沫破灭引发大规模违约。当违约损失超过一定限度时，市场上出现一系列连锁反应，各种风险相继被诱发，金融市场的震荡直接冲击了实体经济的发展。2008年开始的全球金融危机的根源就在于信用风险管理的失败，次级房屋抵押贷款的坏账不断蔓延，金融机构与投资者们相继亏损乃至破产，投资信心收到严重打击，金融界的巨大风暴最终造成了对实体经济的巨大冲击，从而引起了全球性的金融危机。放眼国内，我国自改革开放以来，经济快速发展，银行业在短短数十年间跨越了国际银行业几十年走过的路程，但是这种极其迅速的发展也带来了较多负面效果，商业银行注重追求利益最大化而盲目拓展业务导致对于风险管理的忽视就是其中极其重要的一个问题。商业银行近年来开展的业务种类越来越多也越来越复杂导致了风险来源的复杂化与多元化。如何有效的提升风险管理控制能力也成为了掣肘国内银行业发展的重要问题。相比西方发达资本主义国家，我国资本市场还处于相对初级的发展阶段，企业发展所需要的资金大多来自银行贷款。这个极受欢迎的间接融资模式，注定了在我国的经济发展中商业银行起到了关键作用。如果出现大范围的信用危机，不仅影响到商业银行自身的运作发展，同时也是对国民经济的重大打击。以2005年为基准，截至2012年，国内商业银行贷款总额增加46万亿元，增幅239%。2013年3月，银监会下发2012年度监管统计数据，数据显示在2012年12月末的时点上，商业银行不良贷款共4839亿人民币，同比增长654亿人民币。很显然，在国内金融市场贷款总额快速增长的过程中，银行的不良贷款发生额的逐年增加，而这带来的信用风险急剧增加。因此，管理和控制信贷风险不仅是商业银行本身一个重要组成部分，也是国内经济保持目前健康发展的前提。目前我国商业银行的信用风险管理水平还处于一个较低的层次，不能较好的抵御风险，如果不能提高商业银行的信用风险鼓励能力，就不能很好的应对金融市场竞争日益严重的今天。经过100多年的发展，美国的个人征信体系已经较为健全，信用管理法律完整规则且成体系，社会征信体系完善且富有公信力。三大征信机构TransUnion、E-quifax、Experian以及数百家小型征信机构按照市场规则运行，已经实现了征信体系市场化的任务，保证了征信结果的客观公正。征信机构收集个人信息并对其进行分析，制作出对个人信用的评价报告供金融机构使用。对于客户信用风险评估的研究在我国起步较晚，同时在基础条件，技术条件和市场条件等方面与国外金融市场都存在较大的差异。因此，适用于国外发达国家银行业的信用风险评估体系并不完全适用于国内，差异在于国内无法做到完全信息。同时，国内商业银行对于信用风险管理的重视也并不够，导致在理念，技术，制度等多个方面存在明显缺陷，对于违约个人的数据库的建立无论从范围的广度还是时间的长度上来说都不够充足。因此，如何凭借有限的资料来判断贷款人的信用状况对于国内的商业银行来说是一个很有研究价值的课题。（二）国内外研究现状1.国外信用风险评估的现状国外资本主义国家银行业对于风险评估的研究起步较早且发展迅速，在综合运用金融学、数理统计学、计量经济学、经济学等多种学科后出现了多种风险管理思想以及风险度量模型，得到了社会的普遍认可及应用。1909年JohnMoody首现对铁路债券进行了信用评级，在此之后各种度量信用风险的方法不断出现。个人信用评分在发达资本主义国家已经出现了数十年，部分国家已经形成了较为成熟的个人信用评分理论，方法及模型。个人信用评分方法可以分为数理统计方法和人工智能方法两个大类，其中数理统计方法包括判别分析、回归分析、数学规划、分类树法、层次分析法等。人工智能方法分为神经网络、遗传算法、最近邻法等。在针对个人信用评分的必要性研究上，Padilla及Pagano（1997）认为信息不对称导致银行要求借款人支付更高的利息，同时也造成了借款人的高位约可能性，而详细调查并评估客户的信用状况可以有效的避免这种问题的出现。Love、Nataliya、Inessa（2003）和MarcoPagano、TulliJappelli（2005）认为信息的传播和共享可以加强银行对借款人特征的认识，同时对客户的还贷能力做出正确的评估，从而尽可能的使信息透明化，使信贷的分配更加合理。在针对个人信用评分指标选取的研究上，美国FICO个人信用评分指标体系包含了五个方面的内容，分别是支付历史、尚未还清贷款数额、信用卡使用时间、信用账户数额、信用账户类型这五个方面的内容，出于美国国情对于个人隐私的保护原因，不考虑种族、信仰、年龄、收入、职务、职业、雇主、受雇时间长短以及受雇历史等方面的信息。2.国内研究文献综述我国客户信用风险评估研究的水平与发达国家相比相对滞后，大多数只是在介绍和比较国外一些较为成熟的信用风险评估模型，但是在实证分析中，主要还是以评估对象的财务比率进行分析比较，真正使用量化手段对于银行贷款信用评估方法做系统研究的还比较少。但是今年来，随着国际金融环境的不断变化及国内商业银行对于信用评估问题的逐渐重视，近些年来越来越多的专家专注于信用评估风险度量问题，各种理论与方法层出不穷。赵俊宗、薛思丽、刘玉灿（2005）认为信息不透明是金融机构产生信用风险风险的主要原因。祁红、彭玉松（2008）认为金融业面临的最大风险就是信用风险，而近年来我国商业银行的个人信贷业务发展迅速，在个人信贷业务的授信阶段使用信用评分模型成为有效识别信用风险的方法。在针对个人信用评分指标选取的研究上，张丽娜、赵敏（2007）对我国商业银行应该选取的个人信用评估指标进行了研究，并选择了个人指标、经济指标和信用指标三大类作为我国商业银行进行个人信用评估时使用的指标。这三大类指标又包含了若干子指标，银行自行选取8至20个预测能力最强的变量建立信用风险评估模型。臧展、李薇莎（2006）对中国与美国商业银行使用的个人信用评分指标进行了比较，通过分析，他们认为我国个人信用评分体系中缺失对重要个人信息的调查，难以核实个人身份，对个人财产的调查存在难度，并且各个银行间信息不互通，很难了解客户与其他银行的业务关系。在针对构建个人信用评分模型的研究上，个人信用评分方法可以分为数理统计方法和人工智能方法两个大类，其中数理统计方法包括判别分析、回归分析、数学规划、分类树法、层次分析法等。人工智能方法分为神经网络、遗传算法、最近邻法等。同时，他们建议在具有可行性的前提下把宏观经济因素加入到评分模型中。二、商业银行信用风险度量发展演进与分析（一）商业银行信用风险概念及特征作为经营货币业务的中介机构，银行属于高风险行业，在经营中银行面临各种不同类型的风险，其中包括市场风险、操作风险、信用风险、流动性风险、法律风险等。在这些风险中，信用风险一直是金融市场中最古老最基本也是危害最大的一种风险。对于信用风险的认定有两种不同的观点。传统观点认为，信用风险是指债务人无法履行约定的风险，及指在规定期限中，债务人无法偿还债务而造成的违约，从而给债权人的经营管理带来了相应风险。另外一种观点认为，信用风险是由于债务人未按照合约履行偿债义务而导致债权人发生经济损失的可能性。无论对方是由于客观上的财务困难无法履行合约，还是由于主观原因不愿意履行合约，都被称为信用风险。而偿债意愿与偿债能力是决定信用风险大小的两个主要因素。偿债意愿是指债务人本身有按照合约内容履行偿债义务的主观愿望。而偿债能力是指债务人在财务上具有按时偿还本息的能力。在信用关系中，债务人同时具有偿债意愿与偿债能力时，债权人的信用风险最低。还有一种观点认为，交易对手的财务状况和风险状况才是决定信用风险大小的主要因素，并将信用风险定义为，由于债务人的信用状况及履约能力的变化导致债权人资产价值发生变动从而引起的损失可能性。商业银行信用风险的特征包括：1.信用风险的内生性。偿债意愿与偿债能力是导致债务人违约的主要因素。由于违约发生的可能性取决于债务人的这两个特性，因此商业银行必须及时仔细的调查借款人的信用情况。2.风险和收益的非对称性。以商业银行对企业贷款为例，商业银行在与企业商定贷款协议时会在合同中确定贷款时限及贷款利率。对于商业银行来说，如果贷款正常结算，银行的收益是利息这一确定数额，但是一旦发生违约，银行的损失将是本金加利息总和下的任何可能。所以，商业银行在承担较小收益的同时承担了相对较大的风险。这种收益与损失不对称的风险特征使得信用风险的概率分布向一侧倾斜，并在左侧出现了厚尾现象。于是，针对每笔贷款进行科学有效的风险管理是商业银行取得盈利的必要条件。3.信息不对称性。商业银行与贷款方之间的信息不对称是产生信用风险产生的一个重要原因。而这种不对称性可能引发逆向选择或者道德风险。4.非系统性风险特征。信用风险的产生除了受到如经济危机、社会动荡等系统性因素影响之外，很大程度上也与贷款企业所属行业地位、自身经营方向等非系统性风险相关。信用风险的这种非系统性风险特征决定了商业银行可以以分散贷款企业类型的方法分散信用风险。（二）个人信用评分的理论基础1.个人信用评分的概念信用是随着私有制的出现、社会分工不断发展以及大量剩余产品的不断出现而产生的。信用是人在社会生存和经济活动中天然具备的一种性质，信用既是一种道德标准，也是一个经济指标。在道德上说，信用是人与人交往中是否诚实守信的评价标准，是一个人是否能够获得他人信任的评判尺度。从经济学的角度来说，信用是建立在授信人对被授信人信任的基础上，使得被授信人在进行经济活动中可以不凭借货币或者物品，仅仅使用信用来得到授信人的资金支持进行交易。个人信用指的是基于信任、通过一定的协议或契约提供给自然人(及其家庭)的信用，使得接受信用的个人不用付现就可以获得商品或服务，它不仅包括用作个人或家庭消费用途的信用交易，也包括用作个人投资、创业以及生产经营的信用。它包括个人与个人之间、个人与企业之间、个人与金融机构之间、个人与政府之间在信用活动中交易对方对参与个人的信用度的信任。个人在信用活动中不需要立刻支付现金或现金等价物，信用活动是建立在对个人信用的信任上成立的。了解个人信用的意义是一件很简单的事，难点在于对如何对个人信用进行正确的评价与考察。在个人消费信贷与信用卡业务日益增多的今天，这又是极其重要的工作。信用评价机构在获得被授信人个人信息的基础上，利用科学合理的评价方式给出被授信人的信用评价指标，为授信者提供授信依据。2.个人信用评分的原理个人信用评分的原理在于假设存在界定信用水平的临界值，通过这个临界值划分出信用度不同的区域，根据个人信用得分将具体的个人划入各个不同信用水平的区域。而一部分个体的行用特征比较