浅析如何对个人信贷客户进行信用分析.docx

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浅析如何对个人信贷客户进行信用分析

一、商业银行个人信用风险……………………………1

二、个人信用分析………………………………………2

〔一〕、信用分析要素……………………………………………2

1、6C要素……………………………………………………2

2、个人信用分析的6C要素……………………………………4

〔二〕信用分析的“LAPP〞原那么…………………………………5

〔三〕个人信用分析的方法………………………………………5

1、判断式……………………………………………………6

2、经验式……………………………………………………6

〔1〕FICO信用评分模型…………………………………7

〔2〕Logit评价模型……………………………………7

〔3〕分类树法……………………………………………8

〔4〕神经网络模型……………………………………8

三、我国信用分析的进展…………………………………9

四、参考文献………………………………………………10

浅析如何对个人信贷客户进行信用分析

【摘要】信用风险评估时商业银行信用分享管理的首要工作和关键环节，而对个人信贷客户进行信用分析又是商业银行信用风险管理中重要的一环。

本文首先分析了信用分析的内涵及其必要性，在分析个人信用现状的根底上，对国内外的信用分析方法进行了研究综述，最后对我国信用分析的开展进行了展望。

关键字：

商业银行个人信贷信用分析

　随着我国经济的快速开展,金融市场的日趋完善和成熟,个人作为融资人参与到金融市场中的现象已经越来越普遍。

自80年代以来,国外商业银行为了获得更多的收入,多数大型商业银行把经营重心由以往的大型企业转向中小企业和个人上来,并取得了较好的收益。

然而，银行风险的无处不在也让银行不得不加强信贷风险管理，这表现在个人信贷业务方面，就是更加严格、谨慎地进行个人信用分析、判断，从而确定是否与其开展业务。

目前，我国在个人信用评价方面由于数据共享程度低、缺乏科学合理的评估方法，存在着仍以手工方式对客户进行评估，效率低下。

因此，研究信用评估对我国具有重大的现实意义。

本文拟将通过对国呢内外商业银行个人信用分析方法的归纳评述，希望对我国商业银行个人信用分析有所裨益。

一、商业银行个人信用风险

随着我国经济的快速开展，个人消费和投资经营热情不断升温，几年来我国各商业银行个人带快业务已逐渐成为其自唱义务的主要组成局部。

然而，现阶段我国商业银行的个人贷款业务中存在着许多风险隐患，包括了市场风险、信用风险和操作风险三种主要风险。

对个人贷款风险管理主要包括哦三个方面：

风险评估〔即分析贷款申请人的还款能力和还款意愿，从而决定是否给与贷款〕、还款追踪、违约处理，其中，风险评估〔即个人信用分析〕是至关重要的。

个人信用分析，就是通过综合考察影响个人及其家庭内外环境的因素，包括经济、金融、司法、工商、财产等过程在内的，使用科学严谨的分析方法，对个人及其家庭的资产状况，履约情况、经济承受能力和信誉度进行全面评判与价价，并以一定的符号来说明其信用状况。

它主要包括三个方面的意思:

第一，对个人信用的综合性、全方位的考察，不但有反映其外在客观经济环境的指标，如个人的资产状况、收入水平、社会职务与地位以及该人经济环境的宏观经济状况等，还包括能反映其内在道德诚信水平的指标，如历史的信用行为记录、信用透支、发生不良信用时所受处分与诉讼情况、犯罪记录等。

第二，个人信用分析应使用科学的分析方法，得到定量的评价结果。

第三，个人信用分析应包括对其履行经济承诺的评价和信用程度的评价，对不同的征信单位分别给相应的评价结果。

决定个人信用状况的

因素如下图：

二、个人信用分析

在个人信用档案建立以后，对消费者进行信用分析，商业银行强调的是偿债能力和偿债意愿这两个根本条件。

偿债能力是指消费者未来偿付贷款的能力,这一能力主要反映在贷款申请人的职业与收入、财产情况、债务状况三个方面。

偿债意愿更多的是与贷款申请人的品德等方面相关，即对申请人偿债意愿即个人品德的了解是发放消费信贷,进行信用分析的关键。

（一）信用分析要素

个人信用在通常情况下包括信用能力和信用行为记录两方面。

对个人的信用评估不仅要考察个人的经济实力和还款能力，更应该注意评估个人对债务的归还意愿，重视其以往的信用状况。

国际上传统的信用评估要素有“6C〞、“5P〞及“LAPP〞三种形式。

其中“5P〞为Personal〔个人因素〕、Purpose〔目的因素〕、Payment〔归还因素〕，Protection〔保障因素〕和Perspective〔前景因素〕，LAPP是指Liquidity〔流动性〕、Activity〔活动性〕、Profitability〔盈利性〕和Potentiality〔潜力〕四个要素。

1、6C要素

长期以来,西方经济学家就衡量客户的信用水平与质量得出了许多理论研究成果,这些理论从不同的角度分析了信用要素的特点,但各有不同的侧重点,其中以“C〞要素理论最为根本,且应用最为广泛。

6“C〞要素是指品质（Character）、能力（Capacity）、资本（Capital）、担保品（Collateral）、环境状况（Condition）、保险（CoverageInsurance）。

（1）品质（Character）

它是指客户的信誉度,即履行偿债义务的可能性。

客户是否愿意尽最大努力来按照承诺付清货款,直接影响到应收账款的回收速度、额度和收账本钱。

客户品质包括客户承诺如期履行责任的态度及以往的老实、正直、公平等素质特征和行为。

道德因素是信用评估中很重要的问题,西方企业的信用报告一般提供顾客过去在这方面的背景材料,也可从银行、供给商、中介机构,甚至企业竞争者那里获取客户品质方面的资料,使得对客户的评判更为可靠。

（2）能力（Capacity）

它是指客户的支付能力,即在信用期满后归还债务的能力。

评判客户支付能力的方法主要是分析客户的财务资料,包括收益表和财务状况表。

企业应及时了解客户的流动资产状况及其变现能力,即其流动资产的数量和质量以及与流动负债的比例。

客户的流动资产越多,支付能力就越强,同时,还应注意客户流动资产的质量,看是否存在因存货过多而使流动资产质量下降及影响其变现能力和支付能力的其他情况。

（3）资本（Capital）

它是指客户的财务状况,说明客户可能归还债务的背景。

企业应对客户信用进行调查,对其财务状况进行分析、研究,以确定对其尚可使用的信用额度;资本状况可以通过企业的财务报告和有关比率分析得出。

对于重点客户还可以进行深层次的调查、分析,取得包括资产历史遗留问题等情况在内的资产状况。

〔4〕担保品（Collateral）

提出次要素的波士特认为,如果客户能够提供足以补偿授予信用产品价值的担保品,即使其他三项信用要素不佳,企业也可以不用太担忧债务收不回来。

实际情况中也确实有许多信用交易都是在担保品作为信用媒介的情况下顺利完成的,担保品成为这些交易的首要考虑因素

〔5〕环境状况（Condition）

环境状况包含的内容很多,但凡一切可能影响客户经营活动的因素,大到政治、经济、环境、地理位置、市场变化、季节更替、战争等,小至行业趋势、工作方法、竞争等都表达在其中。

该要素与其他四个要素不一样,它是由外部因素造成客户的内部变化,而不是客户自身能力所能控制和操纵的。

〔6〕保险（CoverageInsurance）

同担保品一样,保险的目的也是降低信用销售中的风险。

但和担保品不同的是,担保品一般是自己提供,而保险却是通过第三方保证取得信用。

随着社会商业效劳业的成熟,为客户提供保证效劳的机构和品种也越来越多,很多信誉良好的客户已经可以借助效劳机构的保险获取授信者的信用,而不是自己提供担保品以获得信用,保险比担保品更能表达现代经济贸易开展的特点,所以保险比担保品的运用更加广泛。

2、个人信用分析的6C要素

　个人信用分析与企业信用分析,就分析目的和分析内容而言,理论上是一致的。

从信用分析的目的来看,个人信用分析与企业信用分析是完全相同的。

从分析内容来看,企业信用分析的6C要素也同样适用于个人信用分析。

所不同的是由于个人贷款金额小,客户数量非常大,除住房、汽车等局部抵押贷款外,大多数是信用贷款,加上还款来源依赖于个人收入,而个人收入从长期看是较为稳定的,因此,个人信用分析更侧重于借款人的品德,因为个人消费贷款能否按期归还更多的依赖于借款人的还款意愿。

（二）信用分析的“LAPP〞原那么

“LAPP〞原那么通过考察借款人资产的流动性（Liquidity）、活动（Activity）、盈利性（Profitability）和潜力（Potentialities）等的指标,定性分析借款人目前的财务状况、管理水平以及宏观经济形势与行业开展状况,评价其信用状况。

王春峰、万海辉（1999）通过建立反映借款人还款能力的指标体系,利用评估模型等定量技术判别了借款人的违约概率。

〔三〕个人信用分析方法

国外商业银行个人信用分析主要采用两种方法,一是判断式,一是经验式。

1、判断式

所谓判断式信用分析方法,是通过对贷款申请人财务状况进行分析,也就是对贷款申请人的资产负债的分析,来判断贷款申请人的信用状况。

判断式信用分析通常是依靠对个人财务报表的分析来进行。

个人财务报表是银行用来评价个人财务状况、确定个人信用上下的最有效的工具。

尽管每张财务报表的明细内容不尽相同,但大多数财务报表都能够提供贷款申请人的资产和负债情况,列出与贷款申请人的财务活动有关的背景资料。

除此之外,银行还可以从个人纳税申报表中了解贷款申请人的收入与支出。

判断式信用分析其效果取决于信贷员估计借款人归还债务能力和意愿的经验和洞察力。

这种评估类似于是工商业贷款信用评估,消费贷款信贷员必须了解借款人的特点,贷款用途、第一还款来源和第二还款来源。

下面列出了判断是个人信用分析的具体内容：

分析工程

二级

工程

分析内容

资产分析

流动资产分析

（1）现金。

现金是最容易确定的资产,在将现金作为抵押品之前,信贷人员必须检查贷款人个人账户的平均余额,并确定该账户是否已被作其他债务的抵押物而被留置。

（2）大额可转让存单。

通过与存单发行机构联系,检查大额存单的真实性。

（3）可转让证券。

通常在个人财务报表中都单独列入借款人的每种可转让证券及其价值的表格,有股票和债券两类。

不动产分析

（1）不动产的所有权是否真正属于贷款申请人。

（2）确定不动产价值。

除了上述流动资产和不动产外,还有其他资产,如客户的应收账款、人寿保险单以及退休基金等应根据上述四原那么视情况加以分析。

收入分析

工资

对于经常性收入资料（包括工资和其他经常性收入）,银行必须依赖于贷款申请人提供,但贷款申请人常常夸大其收入水平,银行进行收入分析的关键在于确定贷款申请人的所有收入来源,并通过纳税申请表、雇主咨询、资产所有权证等手段,核实收入金额的准确性及稳定性。

其他经常性收入

负债分析

信用卡分析

分析的重点在于信用卡的信贷限额以及信用卡金额。

较为谨慎的贷款申请人在赊购商品时一般只使用率2—3个信用卡,并按月及时还清,而缺乏谨慎态度的贷款申请人往往拥有较多的信用卡,并每月支付每张信用卡的最小限额。

营业负债分析

重点考虑:

贷款余额是多少?

贷款何时到期?

还款来源是什么?

其他贷款和负债分析

银行要注意确定贷款申请人是否列出了其全部负债,如学费贷款、其他消费性贷款等。

偶然负债和或有负债,如贷款申请人是否对某些债务进行了担保,是否拖欠赡养费等。

综合分析

综合分析就是将从贷款申请人的财务报表中获得的每项信息有机地组织起来,从而到达确定潜在的抵押品或还款来源、确定流动性负债、确定所有者权益、确定贷款申请人的速动比率和所有者权益比率,并作为最终发放贷款的依据。

2、经验式

经验式经验式信用分析也称为消费信用的评分体系,即建立信用评价模型,赋予影响贷款申请人信用各项因素以具体的分值,就是对贷款申请人各方面的情况进行量化,然后,将这些分值的总和与预先规定的接受———拒绝临界分值比拟,如果贷款申请人总分低于接受———拒绝分值,银行那么必须拒绝借款人的贷款申请。

评分系统是一种非常客观的信用分析方法,可以消除对贷款申请人的标准掌握的主观随意性。

国外很多学者通过对个人信用评分的研究，提出了FICO评分模型、神经网络模型、贝叶斯分析模型、判别分析法、线性归法、Logistic回归法、分类树法、遗传算法等各种评分模型和评分方法，采用数学、统计学、信息学等的知识。

下面，对上述典型模型进行简要说明：

（1）FICO信用评分模型

FICO信用分模型是由美国工程师BillFair和数学家Earllsaac于1956年共同创造的评分方法。

如今它是美国Fair&IsaaccomPany的专有产品，F工co信用分因此而得名。

目前，美国著名的三大信用管理局都使用FICO评分方法，每一份评估报告上都附有F工CO信用分。

美国商务部也要求在半官方的抵押住房业务审查中使用F工CO信用分。

F工CO信用分计算的根本思想是，把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比拟，检查借款人的开展趋势是否跟经常违约、随意透支、甚至申请

（2）Logit评价模型。

该模型采用一系列财务比率变量来预测公司破产或违约的概率,然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警界线,以此对分析对象进行风险定位和决策,进而判别企业的信用状况。

其根本模型为P=11+ey,其中y=co+Σni=1CiXi,Xi为信用风险评定中的财务指标变量,P∈[0,1]为借款人的违约概率。

Ohlson（1980）首先将该模型应用于商业银行信用风险评估领域,Madalla（1983）采用该模型区别违约与非违约贷款申请人的信用状况,他认为当P>0.551时,该笔贷款为高风险贷款;当P<0.551时,该笔贷款为低风险贷款。

与多元判别分析法相比,Logit模型具有不要求样本数据满足正态分布的优点。

（3）分类树方法。

此方法是20世纪80年代末利用机器学习开展起来的符号方法,创立了对原始样本进行最正确分类判别的分类树。

分类树将统计分析和计算机运算相结合,既保持了多元参数、非参数统计的一些优点,又克服了其缺乏。

表现为自动进行变量选择,降低维数;充分利用先验信息处理数据间非同质的关系;分类结果表达形式简单易懂,并可有效的用于对数据的分类（张维、李玉霜,2002）。

（4）神经网络模型

神经网络方法是一种具有模式识别能力,自组织、自适应、自学习特点的非

参数方法,对数据的分布要求不严格,不仅具有非线性映射能力和泛化能力,而且有较强的“鲁棒性〞和较高的预测精度,这些都促使神经网络在信用风险评估领域得到长足的开展,如模式神经网络、概率神经网络、扩展的学习向量量化器和多层感知机等先后得到应用。

三、我国信用分析的进展

我国个人信贷起步较晚，过去一般都用判断式信用评定。

而现在，越来越多的商业银行借鉴国外银行的个人信用评分方法，推出了自己的评分规定。

中国商业银行随着信用卡这一个人信用工具的兴起才开始使用判断式信用评分。

银行通过对信用申请人在信用申请书上所填的内容，如性别、年龄、单位性质、收入和家庭情况等来决定贷与不贷、贷多贷少以及期限长短。

直到20纪90年代中后期，我国商业银行才开始借鉴和逐步应用国外有关个人信用评分的成熟做法。

1999年下半年，建设银行济南市分行出台?

个人信用等级评定方法?

，是我国首部借款人个人信用等级评定方法，将借款申请人的年龄、学历、职业、家庭收入和家庭资产等信息资料聚集起来，形成十大指标体系。

对不同的指标赋予不同的分值进行量化处理，从而对申请人的还款能力、资信状况给出综合评价，划分等级。

1999年7月，我国境内首家开展个人信用联合征信的专业资信机构——上海资信正式成立，2000年10月，大连、广州等市也相继建立了个人信用效劳中介机构。

这些中介机构主要通过有偿采集个人资信信息、向社会提供有偿效劳、自收自支模式的运作，根本形成了联合征信的框架。

这为我国建设个人信用联合征信体系和健全个人信用制度积累了实践经验，在协助商业银行有效防范和躲避金融风险、提高放贷效率发挥了重要作用。

然而，由于我国个人消费信贷业务开办的时间不长,外部配套机制不甚完善,同时,由于商业银行个人消费信贷风险内部防范机制的或缺,该项业务中存在的恶意骗贷、超额贷款、挪用资金、成心拖欠、提前还贷等问题逐步暴露出来,严重影响了我国个人消费信贷的健康开展。

因此，商业银行应该从内部管理角度出发,进一步加强个人消费信贷风险防范意识,加强对消费信贷风险的分析与识别,构建科学合理的个人消费信贷风险内部防范机制,并以此为支撑,确保商业银行个人消费信贷业务的良性循环。

各商业银行应该在全社会建立个人信用制度和信用档案的根底上,根据自身业务特点和开展战略建立科学、客观的个人信用评级体系,以此作为放贷的根本标准,从源头上降低和防范信贷风险。

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