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四申请风险评分模型的开发与应用
一、申请风险评分模型的效益 依申请风险评分模型进行信用卡审批的效益 二、申请风险评分模型的开发 三、申请风险评分模型的应用 四、申请风险评分模型应用中的决策否决管理 根据风险评分所对应的申请者批量分布和坏账概率分布,并根据银行的经营管理目标,制定一个最低分数线,评分在最低分数线以上的申请者给予批准,而评分低于最低分数线的申请者予以拒绝。 四、申请风险评分模型应用中的决策否决管理 对于某些情况的申请者,银行业务人员会通过人为的、主观的审核而改变依照评分模型所得出的决策,称为否决。 否决有两种: 高端否决:对于风险评分通过最低分数线、但经过人为的、主观的审核后被拒绝的信贷申请; 低端否决:对于风险评分不能通过最低分数线、但经过人为的、主观的审核后被批准的信贷申请。 否决的原因: 银行的政策; 评分模型所不包括的新信息; 业务人员纯主观的否决。 四、申请风险评分模型应用中的决策否决管理 定价决策的否决 定价决策的否决可以分成两类: 溢价否决:经过人为的、主观的审核后被给予比其风险评分所对应的价格水平更高的价格的信贷申请。 折价否决:经过人为的、主观的审核后被给予比其风险评分所对应的价格水平更低的价格的信贷申请。 信用额度的否决 思考题 申请风险评分模型的开发由哪几部分组成? 申请风险评分模型是怎样进行应用的? 什么是否决?否决的种类有哪些?为什么要进行否决? 在哪些方面可以应用否决?举例说明。 本章重点 * * 数据时间段划分 表现期 提炼模型所要预测的信用表现时期。 观察期 观察、提炼与模型所要预测的表现有一定相关性的预测变量的时期 表现变量 预测变量 需要有与未来信用表现密切相关的、已知的信息作为模型的预测依据,是为预测变量。 表现推测 模型的分组 申请风险评分模型的数据时间段划分 表现变量的定义一般根据表现期终的信用表现界定如下: 3期拖欠以上、呆账、破产的账户定义为“坏”; 未拖欠或1期拖欠的账户定义为“好”; 2期拖欠的账户定义为“不确定”,被排除于模型之外; 如果银行业务历史较短,“坏”的样本量不足(一般一个模型需要800-1500个“坏”账户为样本),则可以把2期拖欠的账户也定义为“坏”; 如果按“表现期终”的界定方法“坏“的样本量不足,也可以把“表现期内”最大拖欠达3期以上的统统定义为“坏”,即使其在表现期终恢复到相对“好”的地位。 根据申请表信息提取的预测变量反映了申请者3个方面的信息:还款能力、还款意愿和稳定性。 第一,反映申请者未来还款能力的预测变量; 第二,反应申请者还款意愿的预测变量; 第三,反映申请者稳定性的预测变量。 申请风险评分模型还款能力预测变量 申请风险评分模型还款意愿预测变量 申请风险评分模型稳定性预测变量 表现推测: 从样本的代表件角度出发,解决被拒绝客户的表现推测的一个理想办法是进行实验。 另一种办法是利用一定的数理分析对被拒绝的中请人样本可能的表现进行推测,进而定义其表现的“好”或“坏”。 申请风险评分模型的表现推测 申请风险评分模型的分组 核心是制定合理的最低分数线,对最低分数线以上的申请人批准其信贷申请,对最低分数线以下的申请人拒绝其信贷申请,以把坏账率控制在一定水平以下,或把批准量控制在一定水平以上。 根据银行的信贷政策,低于5%的累计坏账率是可以接受的。 假如银行的首要目标是扩大信贷规模,因此风险管理政策比较宽松一些,7%的累计坏账率是可以接受的。 模型的更新一般为2-3年 利用申请风险评分进行审批的回报 严格依据风险评分来进行审批决策 贷款价值比是衡量汽车贷款风险的一个常用而重要的指标。 汽车贷款中基于风险的定价
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