4.個人客戶評分方法

　　按照國際慣例，對于企業的信用評定采用評級方法，而對個人客戶的信用評定采用評分方法。由于個人客戶數量眾多，歷史信息的規律性強，因此主要采用基于歷史數據統計的評分模型計量個人客戶的信用風險。

　　參照國際最佳實踐，個人客戶評分按照所采用的統計方法可以分為回歸分析、K臨近值、神經網絡模型等;按照評分的對象可以分為客戶水平、產品水平和賬戶水平，按照評分的目的可以分為風險評分、利潤評分、忠誠度評分等;按照平分的階段則可以分為拓展客戶期(信用局評分)、審批客戶期(申請評分)和管理客戶期(行為評分)。

　　(1)信用局評分

　　這一階段常用的模型有：

　　①風險評分，預測消費者違約/壞賬風險的大小;

　　②收益評分，預測消費者開戶后給商業銀行帶來潛在收益;

　　③破產評分，預測消費者破產風險的大小;

　　④其他信用特征評分。

　　(2)申請評分

　　申請評分模型通過綜合考慮申請者在申請表上所填寫的各種信息，對照商業銀行類似申請者開戶后的信用表現，以評分來預測申請者開戶后一定時期內違約概率，通過比較該客戶的違約概率和商業銀行可以接受的違約底線來作出拒絕或接受的決定。

　　信用局風險評分模型和收益評分模型是很有價值的決策工具，與申請評分模型具有互補性，可以組成二維或三維矩陣來進行信貸審批決策。不同的是，申請評分模型是商業銀行為特定金融產品的申請者量身定做的，能夠更準確、全面地反映商業銀行客戶的特殊性，而且可以利用更多的信息對客戶將來的信用表現進行預測;而信用局評分模型通常是對申請者在未來各種信貸關系中的違約概率作出預測。

　　(3)行為評分

　　行為評分被用來觀察現有客戶的行為，以掌握客戶及時還款的可信度。

　　5.客戶評級/評分的驗證(Validation)

　　(1)客戶違約風險區分能力的驗證

　　期基本原理是運用多種數理分析方法檢驗評級系統對客戶是否違約的判斷準確性。

　　(2)違約概率預測準確性的驗證(校正)

　　其基本原理是運用統計學中的假設檢驗，當實際違約發生情況超過給定閾值，則拒絕原假設，認為PD預測不準確。常用方法有：二項分布檢驗，檢驗給定年份某一等級PD預測準確性;卡方分布檢驗，檢驗給定年份不同等級PD預測準確性;正態分布檢驗，檢驗不同年份同一等級PD預測準確性;擴展的交通燈檢驗，檢驗不同年份不同等級PD預測準確性。