消费者信用风险动态评估研究

消费者信用风险的动态评估是对消费者申请信用和行为信用风险静态评估的一个扩展，是商业银行信用风险控制的一个主要问题。本研究将以新巴塞尔协议中的信用风险为研究对象，重点研究如何对消费者的动态行为进行评估，尝试建立消费者信用风险的动态评估模型。首先，在动态支持向量机的基础上，对消费者信用风险动态数据进行特征选取，增强分类模型的可解释能力，给出为什么拒绝消费者申请的依据；其次，通过过采样、欠采样以及惩罚因子的设定技术，对消费者信用风险动态数据的类别不均衡问题进行处理，改进分类模型的分类准确率；再次，在前两者基础上，建立消费者信用风险评估的随机支持向量机模型；最后，通过使用Markov转移矩阵和生存分析构建消费者信用风险的动态评估模型，对消费者的动态行为进行刻画。通过本课题的研究，不仅在理论方法上丰富消费者信用评估的前沿研究，而且对于加强商业银行信贷风险管理、提高商业银行的盈利水平有重要意义。

消费者信用风险的动态评估能够比消费者信用风险的静态评估提供关于消费者信用风险更多的信息，从而为商业银行改进信贷产品、管理消费者信用组合风险提供依据。本项目从理论和技术层面上对消费者信用风险的动态评估问题进行研究，该项研究：在理论层面上，把消费者信用风险的静态评估拓展到动态评估，对消费者信用风险的动态变化进行刻画，在此基础上使银行的消费者信用内部评级系统在满足巴塞尔协议要求的前提下，能够优化商业银行对消费者的信贷决策，调整其信贷产品或者提供可替代的产品给消费者。并且借助于消费者信用动态评估，可以帮助商业银行做出可变价格产品的决策以及确定在不同的信用下商业银行的长期盈利能力。在技术层面上，通过对消费者信用风险评估数据中存在的类别不均衡以及客户违约特征选择这两个问题的处理，建立提高分类准确率的消费者信用风险分类模型，从而为商业银行消费者信用风险评估提供技术支持。