计量经济学为人们用统计和数学的方法解决经济问题提供了新的思路和理论依据。随着计量经济学的不断发展,其应用领域也在不断地扩大,消费信贷领域就是其中之一。在消费信贷领域中,众多在计量经济学中所使用的技术和理论被广泛应用,如评分的使用、时间序列的分析等等。然而,消费者信用计量又是一个相对独立的领域,有着它自身的特点,我们在下面进行详细的介绍。

一、什么是信用评分

评分是一种使用数据对未来某种特定结果进行预测的方法。分数表示对某种事件发生概率或几率的预测。信用评分则专门用于预测消费者在信贷消费中的行为表现,它是消费者信用计量的主要方法。

个人信用评分利用数学和统计的技术,对消费者个人的信用信息进行全面评价,确定消费者的履约能力,从而确定其信用等级和信贷限额,支持个人信贷发放决策的一种方法。一方面银行和其它金融机构利用信用评分量化了消费者的信用风险,从而直接为贷款决定提供依据;另一方面数字量化的结果又使得信贷决策自动化成为可能。

从应用范围来讲,个人信用评分可以分为通用型评分和客户化评分两类。其中,通用型评分指的就是信用局评分,它不依赖于某家特定的金融机构,也不依赖于某一类特殊的信贷产品。它是面向整个社会人群,并基于对各类消费行为的考查,而开发出来的信用评分。同样,它的服务对象和使用范围也最为广泛。客户化评分是指商业银行或其它金融机构开发的信用评分。与通用型评分相比,开发客户化评分的数据来源比较单一,可以来自于某家商业银行,也可以是针对某一类消费信贷产品。从用途上划分,信用评分的种类很多。例如,预测拖欠的模型,预测发生坏账的模型,预测消费者个人破产的模型,预测欺诈的模型等等。除用于风险控制以外, 评分模型还可以用于金融机构的市场营销领域,如消费者的响应模型,价值模型等等。

二、个人信用评分的产生和发展

个人信用评分方法的最初使用可以追溯到20世纪30年代。当时,在美国阿尔登斯公司工作的著名统计师亨利·威尔士首先采用数量化方法对消费者个人的信用申请进行打分。1941年,《消费者分期付款信贷的风险因素》一书出版,正式系统地提出使用数理统计模型辅助消费者授信决策的观念,并给出一些利用统计方法处理消费者个人信用信息的计算方法。此书著者是美国全国经济研究局的大卫·杜兰德。

杜兰德在他的书中提到了9因素消费信贷评分体系,其中:

(1)年龄:超过20岁后每一年给0.01分,最高分为0.3分;

(2)性别:女性给0.4分,男性给0分;

(3)居住的稳定性:长期居住在现在住所给0.42分,最高分为0.42分;

(4)职业:好职业给0.55分,坏职业给0分,其他给0.16分

(5)就业的产业:在公共行业、政府部门和银行给0.21分;

(6)就业的稳定性:长期工作在现在的部门给0.59分;

(7)在银行有账户:给0.21分;

(8)有不动产:给0.35分;

(9)有人身保险:给0.91分。

根据杜兰德的研究,划分消费者贷款风险高低或者消费者信用高低的界限是1.25分——评分在1.25分以上的可视为有良好的资信,可以考虑申请人的贷款请求;而低于1.25分的则视为贷款风险较高,申请人资信度较差,应拒绝贷款要求。杜兰德的研究,为许多商业银行分析消费者信用提供了一条新思路,也为银行进行贷款决策提供了一种量化分析的新方法。因此,许多商业银行纷纷效仿这种分析方法,对消费者的信用进行分析。

二次世界大战以后,美国的消费信贷和信用卡发放大规模增长。为了解决授信机构对消费信贷的自动化审贷问题,1956年,美国工程师菲尔和数学家艾塞克创立了一家专业公司,研发出一系列用于消费者信用评分的算法。公司的主要业务是替授信机构和信用报告机构建立用于信用评分的数学模型和工具。公司以创始人名字命名,即“菲尔—艾塞克公司”。

1956年,在经验积累的基础上,菲尔—艾塞克公司开发出第一个商业用途的信用评分模型,用以辅助金融机构做放贷决策。后来,世界上许多大型商业银行、信用局、房地产贷款和担保机构都使用该公司的服务,委托该公司替自己开发专用的信用评分模型,例如,广泛使用的FICO评分模型就是由菲尔—艾塞克公司开发出来的。作为一个世界著名的专业公司,菲尔—艾塞克公司逐渐细化信用评分服务,开发出多种信用评分类产品,用于处理客户信用申请、管理信用账户、设计授信等级、防范信用欺诈、消费行为分析等等。

在北美征信市场上,各个人信用局都有自己的消费者信用评分模型。除著名的FICO评分以外,Equifax的警讯评分系统也是最常见的信用评分产品之一。警讯评分系统对消费者个人的信用评分在363分至800分之间,分数越高,说明消费者的信用越好。消费者的警讯评分与对消费者的授信额度直接相关。此外,还有很多信用评分模型不断出现,如DAS评分等。这些信用评分模型的出现标志着个人信用评分技术的日趋成熟。