本篇文章给大家谈谈不属于信用评分模型，以及不属于信用评分模型的有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、个人征信是e代表什么
• 2、信用评分模型是什么？分为哪些？
• 3、2018银行从业资格考试风险管理信用风险计量备考知识点

个人征信是e代表什么

个人征信E，说明用户的信用分在400-480之间，表示用户信用记录不是很好，属于个人信用安全等级比较低，为危险客户。

个人信用评分指信用评估机构利用信用评分模型对消费者个人信用信息进行量化分析，以分值形式表述。该信用评分体系共设6个等级，从320分到800分，每80分一级，把个人信用状况详细量化，每个分数对应一个违约概率 ，分数越高表示违约风险越低。

另外：中国人民银行征信中心会对每个人的信用安全等级进行评级，分为高中低等，个人信用安全等级高等为优质客户，个人信用安全等级中等为一般客户，个人信用安全等级低等为危险客户。

扩展资料：

针对不同的应用，信用评分分为：

风险评分、收入评分、响应度评分、客户流失（忠诚度）评分、催收评分、信用卡发卡审核评分、房屋按揭贷款发放审核评分、信用额度核定评分等。

评分模型选用了与个人信用相关的四十多个变量，概括起来可分为个人基本信息、银行信用信息、个人缴费信息、个人资本状况四类变量，其中，银行信用信息所占权重最大，接近50%，其余三类变量所占权重大致相当。

参考资料来源：百度百科-个人信用评分

信用评分模型是什么？分为哪些？

1、信用评分模型是什么？

信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。而随着在现代社会和公司中，贷款，信用卡的作用日渐突出，信用评分模型的发展前景不可估量。

2、分为哪些？

（1）判别分析模型

判别分析法是对研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法。进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。判别分析就是要从中筛选出能提供较多信息变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。这种方法的理论基础是样本由两个分布有显著差异的子样本组成，并且它们拥有共同的属性。它起源于1936年Fisher引进的线性判别函数，这个函数的目的是寻找一个变量的组合，把两个拥有一些共同特征的组区分开来。

判别分析方法的优点适用于二元或多元性目标变量，能够判断，区分个体应该属于多个不同小组中的哪一组。自身也存在不可避免的缺点:该模型假设前提是自变量的分布都是正态分布的而实践中的数据往往不是完全的正态分布，从而导致统计结果的不可靠性。

（2）决策树方法

决策树模型是对总体进行连续的分割，以预测一定目标变量的结果的统计技术。决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子构造的结果是一棵二叉或多叉树。构造决策树的方法是采用自上而下的递归构造。在实际中为进行个人信用分析选取个人信用作为目标属性，其他属性作为独立变量。所有客户被划分为两类，即好客户的和坏客户，将客户信用状况转换为是否好客户”(值为1或0而后利用数据集合来生成一个完整的决策树。在生成的决策树中可以建立一个规则基。一个规则基包含一组规则每一条规则对应决策树的一条不同路径，这条路径代表它经过节点所表示的条件的一条链接。通过创立一个对原始祥本进行最佳分类判别的决策树，采用递归分割方法使期望误判损失达到最小。

决策树模型的优点:浅层的决策树视觉上非常直观，容易解释;对数据的结构和分布不需做任何假设:可以容易地转化成商业规则。它的缺点在干:深层的决策树视觉上和解释上都比较困难;决策树对样本量的需求比较大;决策树容易过分微调于样本数据而失去稳定性和抗震荡性。

（3）回归分析法

回归分析法是目前为止应用最为广泛的一种信用评分模型这其中以著名的logistic回归为代表。除此之外，线性回归分析、probit回归等方法亦属于此类。最早使用回归分析的Orgler他采用线性回归模型制定了一个类似于信用卡的评分卡，他的研究表明消费者行为特征比申请表资料更能够预测未来违约可能性的大小。同数学规划方法中一样假设已经通过一定的方法从样本变量中提取出了若干指标作为特征向量回归分析的思想就是将这些指标变量拟合成为一个可以预测申请者违约率的被解释变量自然就是违约率p回归分析中应用最广泛的模型当属线性回归模型它是对大量的数据点中表现出来的数量关系模拟出一条直线，回日分析的目标就是使目标变量值和实际的目标变量值之间的误差最小。因此最早将回归方法应用于信用评分研究的模型，就是简单的线性回归模型，目前基于logistic回归的信用评分系统应用最为普遍。

2018银行从业资格考试风险管理信用风险计量备考知识点

【导读】

信用风险计量是现代信用风险管理的基础和关键环节。

信用风险计量经历了从专家判断法、信用评分模型到违约概率模型分析三个主要发展阶段，特别是《巴塞尔新资本协议》鼓励有条件的商业银行使用基于内部评级体系的方法(Internal Rating-Based Approach)来计量违约概率(PD)、违约损失率(LGD)、违约风险暴露(EAD)并据此计算信用风险对应的资本要求，有力地推动了商业银行信用风险内部评级体系和计量技术的深入发展。

商业银行的内部评级应基于二维评级体系：一维是客户评级，另一维是债项评级。

一、客户信用评级

1.客户信用评级的基本概念

客户信用评级是商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价，反映客户违约风险的大小。

客户评级的评价主体是商业银行，评级目标是客户违约风险，评价结果是信用等级和违约概率(PD)。

符合《巴塞尔新资本协议》要求的客户评级必须具备两大功能：

有效区分违约客户;准确量化客户违约风险。

(1)违约(Default)的定义：PD、LGD、EAD

根据《巴塞尔新资本协议》的定义，当下列一项或多项事件发生时，债务人即被视为违约：

①债务人对于商业银行的实质性信贷债务逾期90天以上(含)。若债务人超过了规定的透支限额或新核定的限额小于目前余额，各项透支将被视作逾期。

②商业银行认定，除非采取追索措施，如变现抵押品(如果存在的话)，借款人可能无法全额偿还对商业银行的债务。

例题：单选。按照《巴塞尔新资本协议》，下列各项可判断为违约的是( )。

A.债务人欠息或手续费60天以上(含)

B.银行将贷款出手并相应承担了经济损失

C.债务人对银行集团的任何重要债务逾期超过60天

D.银行同意债务重组

答案：B

(2)违约概率

违约概率是指借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。

在《巴塞尔新资本协议》中，违约概率被具体定义为借款人内部评级1年期违约概率与0.03%中的较高者。巴塞尔委员会设定0.03%的下限是为了给风险权重新定下限，也是考虑到商业银行在检验小概率事件时所面临的困难。

违约概率是实施内部评级法的商业银行需要准确估计的重要风险要素。

例题：单选。在《巴塞尔新资本协议》中，为借款人内部评级1年期违约概率设置的下限是( )。

A.0.1%

B.0.01%

C.0.3%

D.0.03%

答案：D

违约概率的估计包括两个层面：一是单一借款人的违约概率;二是某一信用等级所有借款人的违约概率。

巴塞尔新资本协议》要求实施内部评级法的商业银行估计其各信用等级借款人所对应的违约概率，方法有内部违约经验、映射外部数据和统计违约模型三种方法。

与违约概率容易混淆的一个概念是违约频率，即通常所说的违约率，也就是在一定时期内客户违约的次数。违约频率是事后检验的结果，违约概率是事前，二者存在本质区别。

2.客户信用评级的发展

(1)专家判断法

即专家系统(Expert System)，是商业银行在长期经营信贷业务、承担信用风险过程中逐步发展并完善起来的传统信用分析方法。

①借款人有关的因素：声誉、杠杆、收益波动性

②与市场有关的因素：经济周期、宏观经济政策、利率水平

目前常用的专家系统中，5Cs系统使用最为广泛，以及对企业信用分析的5Ps系统。

　5Cs系统：品德(Character)、资本(Capital)、还款能力(Capacity)、抵押(Collateral)、经营环境(Condition)

　5Ps系统：个人因素(Personal Factor)、资金用途因素(Purpose Factor)、还款来源因素(Payment Factor)、保障因素(Protection Factor)、企业前景因素(Perspective Factor)。

专家系统的突出特点(或不足)：个人主观性很强

例题：单选。在客户信用评级中，由个人因素、资金用途因素、还款来源因素、保障因素和企业前景因素等构成，针对企业信用分析的专家系统是( )。

　A.4Cs系统

　B.5Cs系统

　C.5Ps系统

　D.CAMEL分析系统

　答案：C

(2)信用评分法

信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值(得分)来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级。

信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。

存在一些突出问题：

①信用评分模型是建立在对历史数据(而非当前市场数据)模拟的基础上，因此是一种向后看(Backward Looking)的模型。

②信用评分模型对借款人历史数据的要求相当高。

③信用评分模型虽然可以给出客户信用风险水平的分数，却无法提供客户违约概率的准确数值，而后者往往是信用风险管理最为关注的。

　(3)违约概率模型

违约概率模型分析属于现代信用风险计量方法。与前两者相比，它能够直接估计客户的违约概率。因此对历史数据的要求更高，需要商业银行建立一致的、明确的违约定义，并且在此基础上积累至少五年的数据。

3.违约概率模型

目前，比较常用模型有穆迪的RiskCalc模型和KMV的Credit Monitor模型、KPMG的风险中性定价模型和死亡率模型。

(1) RiskCalc模型：使用于非上市公司的违约概率模型

(2) KMV的Credit Monitor模型：适用于上市公司;借鉴看涨期权

(3)KPMG的风险中性定价模型：风险中立者，求违约概率：

　Pn=(1+in-0-0Kn)/[(1+Kn)X(1-0)

例题：计算。假定目前市场上存在两种债券，分别为1年期零息国债和1年期信用等级为B的零息债券，前者的收益率为10%;如果假定后者在发生违约的情况下，债券持有者本金与利息的回收率为50%，根据风险中性定价原理可知后者的违约概率约为9.7%，则后者的票面利率应约为( )。

A.10% B.15% C.20% D.25%

　答案：B

解析：根据公式及题意有：i1=10%，0=50%，P1=1-9.7%=90.3%，代入公式可求得K1=15%。

(4)死亡率模型(注意：并非客户自身死亡，而是贷款死亡，即客户违约，银行无法收回贷款而产生损失)

死亡率模型是根据风险资产的历史违约数据，计算在未来一定持有其内不同信用等级的客户/债项的违约概率(即死亡率)。通常分为边际死亡率(MMR)和累计死亡率(CMR)，其中贷款存活率(SR)=1-累计死亡率(CMR)。即：

SR=(1-MMR1)(1-MMR2)……(1-MMRn)=1-CMRn

例题：计算。根据死亡率模型，假设某信用等级的债务人在获得3年期贷款后，从第1年至第3年每年的边际死亡率依次为0.17%、0.60%、0.60%，则3年的累计死亡率为( )。

A.0.17%

　B.0.77%

C.1.36%

　D.2.36%

答案：C

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