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user: 3. 银行个人客户信用风险评价模型 3.1. 基于客户个人信息的信用风险评价指标体系 在国内外已有的相关文献中，关于个人信用风险评估指标一般分为3类：侧重贷款者还款能力的经济分析、侧重贷款者还款意愿的信用分析以及贷款者的综合分析，其中大多数采用的是综合分析方法。在对客户个人风险进行评估的过程中，合适的评价指标的选取对于整个评价模型的建立尤为重要。国内外的相关研究所采用的评价指标主要包括银行客户的个人信息、财务信息、贷款信息以及信用历史，这些都是基于客户的基本信息所选取的指标。例如，冯琼 [ 7 ] 根据我国商业银行个人信用风险评估指标选取的原则，确定了5个二级指标以及24个相应的三级指标，如表1所示，这里展示了基于客户个人基础信息、经济状况、职业信息、信用状况以及贷款信息的各个风险评价指标，不仅涉及到了银行流水数据，还有个人的基础信息数据，从各个方面来考虑了影响银行客户的个人信用风险的因素。 Table 1 Individual credit risk assessment index syste 一级指标 二级指标 三级指标 综合评价指标 基本信息指标 年龄 性别 婚姻状况 教育程度 健康状况 住房状况 职业信息指标 单位类型 行业情况 职位或职称 在本职位工作时间 经济状况指标 借款人个人月收入 家庭月收入 家庭平均月收入 金融资产 其他资产 保险能力 信用状况指标 是否有不良信用记录 在本银行的存款账户 与银行业务关系 是否为本银行职员 是否存在其他贷款 贷款产品基本信息指标 贷款期限 贷款金额 还款方式 表1. 个人信用风险评估指标体系 3.2. 基于银行流水的信用风险评价指标体系 重庆市某商业银行个人客户的流水数据包含账户号、交易日期、交易时间、交易类型、交易金额以及交易对手等数据信息，但是没有个人客户的基本信息和历史信用信息。本文将在表1所给的指标体系的基础上，从银行客户的流水数据提取出相应的个人信用风险评价指标，最终确定基于银行流水的个人信用风险评价指标体系。根据对商业银行客户信用情况的考虑，遵循一定的指标选取原则 [ 13 ]，依据已有的评价指标体系，从经济状况方面对客户的银行流水数据进行指标的选取，建立科学、规范、合理的个人信用风险评价指标体系，如表2所示。其中展示了交易信息指标、收入状况指标、支出状况指标和资金变化指标这4个二级指标以及交易总金额、交易总次数和月均收入等11个三级指标。 Table 2 Evaluation index system of credit risk of bank individual custome 一级指标 二级指标 三级指标 指标解释 信用风险 交易信息指标(Y 1 ) 交易总金额(X 1 ) 所有交易的总金额，单位：元 交易总次数(X 2 ) 所有交易的总次数，单位：元 平均现金交易额(X 3 ) 平均每次存取的金额，单位：元 收入状况指标(Y 2 ) 月均收入(X 4 ) 平均每月的收入，单位：元 平均固定收入(X 5 ) 有固定收入的平均收入金额，单位：元 存款金额(X 6 ) 当前账户的存款金额，单位：元 支出状况指标(Y 3 ) 倾向性消费的平均金额(X 7 ) 有倾向性消费支出的平均交易金额，单位：元 平均固定支出(X 8 ) 有固定支出的平均支出金额，单位：元 其他消费金额(X 9 ) 其他消费支出的总额，单位：元 资金变化指标(Y 4 ) 收入占比(X 10 ) 总收入与总交易额之比 平均理财金额(X 11 ) 平均每次理财的金额，单位：元 表2. 银行个人客户信用风险评价指标体系 表2中的评价指标与个人信用风险都呈正相关或负相关，其中与个人信用风险呈正相关的评价指标有倾向性消费的平均金额、平均固定支出和其他消费金额，呈负相关的评价指标有月均收入、交易总金额、平均理财金额、平均固定收入、交易总次数、平均现金交易额、收入占比和存款金额，它们都在一定程度上影响着个人信用风险的评估。 3.3. 评价指标的降维优化 先对上述指标进行因子分析找出公因子，并选出累计贡献率在75%及以上的各个因子。这些因子都是由原指标体系中的评价指标组合而成，并且他们可以代替所有的指标来分析客户个人信用风险的问题，因此，最终可以由这些因子作为评价指标建立新的个人信用风险评价指标体系。 本文利用SPSS统计软件，对商业银行客户的个人信用风险评价指标进行因子分析，数据来源于重庆某商业银行2018年的客户个人流水数据，由于原始数据之间量纲的不同，需要对其进行标准化处理。 ① 指标数据的适用性检验。我们在做因子分析之前需要检验数据的适用性，本文采用巴特利特球度和KMO值两种检验方法，来验证评价指标数据是否适合做因子分析。根据结果显示，该指标体系的巴特利特球度检验统计量的观测值为602326.671，相应的p值为0.000，小于0.5，则拒绝原假设，并且KMO值为0.623，大于0.5，总的说明该指标体系可以做因子分析。 ② 提取公因子。根据输出结果中的总方差解释显示，前六个因子的累计贡献率已达到79.190%，说明前六个因子共解释了原有变量总方差的79.190%。总体来说，前六个因子能够代表最初的11个评价指标来分析客户的个人信用风险情况，如表3所示。 Table 3 General variance interpretatio Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 2.927 26.610 26.610 2.927 26.610 26.610 26.610 1.659 15.081 41.691 1.659 15.081 41.691 41.691 1.152 10.476 52.167 1.152 10.476 52.167 52.167 1.081 9.829 61.996 1.081 9.829 61.996 61.996 0.985 8.954 70.950 0.985 8.954 70.950 70.950 0.906 8.240 79.190 0.906 8.240 79.190 79.190 0.877 7.971 87.161 0.561 5.102 92.262 0.370 3.366 95.628 0.330 3.005 98.632 0.150 1.368 100.000 表3. 总方差解释 ③ 将因子载荷矩阵进行旋转。旋转后的因子载荷矩阵对主成分的解释更加清楚明了，表4为旋转后的因子载荷矩阵。根据表4可将原始的11个三级评价指标综合为6个因子评价指标，分别为其命名，并列入表5中。其中消费因子和支出因子与个人信用风险呈正相关，即值越大，信用风险越高，而其它因子则与个人信用风险呈负相关，即值越大，信用风险越低。 Table 4 Factor load matrix after rotatio Rotated Component Matrix Component 1 2 3 4 5 6 Zscore (存款金额) 0.784 0.371 −0.015 −0.023 −0.003 0.026 Zscore (平均固定收入) 0.715 0.146 0.001 −0.106 0.001 0.001 Zscore (平均现金交易额) 0.630 −0.297 0.048 0.247 0.034 −0.008 Zscore (交易总次数) −0.026 0.822 0.112 −0.030 −0.062 0.003 Zscore (月均收入) 0.506 0.723 0.014 0.187 0.105 0.090 Zscore (交易总金额) 0.392 0.599 0.096 0.397 0.381 0.006 Zscore (倾向性消费的平均金额) 0.016 0.008 0.912 0.010 0.010 −0.013 Zscore (其他消费金额) 0.010 0.132 0.902 −0.010 −0.004 −0.013 Zscore (平均固定支出) −0.006 0.085 −0.014 0.939 −0.020 −0.023 Zscore (平均理财金额) 0.001 0.020 −0.004 −0.018 0.979 −0.030 Zscore (收入占比) 0.017 0.039 −0.024 −0.023 −0.030 0.997 表4. 旋转后的因子载荷矩阵 Table 5 Evaluation index system of personal credit risk based on factor analysi 变量 评价指标 原始指标 F 1 收入因子 存款金额、平均固定收入、平均现金交易额 F 2 交易因子 交易总次数、月均收入、交易总金额 F 3 消费因子 倾向性消费的平均金额、其他消费金额 F 4 支出因子 平均固定支出 F 5 理财因子 平均理财金额 F 6 收入占比因子 收入占比 表5. 基于因子分析的个人信用风险评价指标体系 3.4. 基于熵值法的信用风险评价模型 本文基于熵值法来对商业银行客户的个人信用建立信用风险评价模型，科学地计算所选取的个人信用风险评价指标权重，并根据各指标权重对银行客户的个人信用风险进行评价。 根据熵值法确定指标权重，基本步骤如下： ① 对评价指标进行标准化处理，消除量纲。 ② 计算第j项指标下第i个客户对应值占该指标的比重： P i j = F ′ i j / ∑ i = 1 n F ′ i j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 。 其中： F ′ i j 为标准化后的指标数值。 ③ 计算第j项指标的熵值： e j = − k × ∑ i = 1 k P i j ln ( P i j ) 。其中 k = 1 / ln ( n ) ，   0 ≤ e j ≤ 1 。 ④ 计算第j项指标的差异系数。针对第j项指标，指标值的差异越大，对整个评价体系的左右就越大，相应的熵值就越小。差异系数： g j = 1 − e j 。 ⑤ 求第j项指标的权重： w j = g j / ∑ j = 1 m g j 根据上述的熵值法确定权重的步骤，可利用前面因子分析所得到的各个因子得分来计算相应的评价指标的熵值与权重，则计算得到的每项评价指标的熵值与权重，如表6所示。 Table 6 Entropy value and weight of evaluation inde 评价指标 熵值 权重 收入因子(F 1 ) 0.999995 0.001376 交易因子(F 2 ) 0.999997 0.000851 消费因子(F 3 ) 0.999790 0.071265 支出因子(F 4 ) 0.999958 0.014455 理财因子(F 5 ) 0.999997 0.000682 收入占比因子(F 6 ) 0.997254 0.911371 表6. 评价指标的熵值与权重 利用熵值法计算得到的指标权重的大小能够反映评价指标对整个评价体系影响的大小，从表6中可以看出，指标收入占比因子F 6 的熵值最小且为0.997254，它所对应的评价指标权重是相对最大的，为0.911371；而指标理财因子F 5 的熵值最大且为0.999997，它所对应的评价指标权重是相对最小的，为0.000682。 根据所得的权重，将标准化后的因子指标 F ′ i j   ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ;       j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 进行加权求和，得到个人信用风险的综合风险值，即 F i = ∑ j = 1 6 F ′ i j * w j   ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (1) 3.5. 结果展示与分析 本文根据加权求和得到的银行客户的个人信用综合评价值被展示于表7中，这里由于客户人数较多，客户账户号较为复杂，为了便于查看，可对所有客户的账户号进行编号，展示了综合评价值前十名客户和后十名客户的相关数值。 Table 7 Comprehensive evaluation value of personal credit risk of bank customer 前十名客户 后十名客户 客户编号 综合评价值F 客户编号 综合评价值F 162278 0.917648 101175 0.129903797 182338 0.749550 92124 0.124324661 73568 0.604905 120862 0.12340393 197451 0.576922 87387 0.121567462 172424 0.564564 184872 0.120566952 59220 0.551617 29124 0.10221091 88538 0.535600 91777 0.084995814 50682 0.531816 84315 0.08188248 150112 0.488859 128826 0.04055243 147240 0.477693 43466 0.020058014 表7. 银行客户的个人信用风险综合评价值 计算得到的个人信用风险综合评价值的区间范围大概为[0.91，0.02]，最大值为0.917648，最小值为0.020058014，并且大部分银行客户的综合评价值都在[0.21，0.37]的区间范围以内。商业银行可以由算得的客户个人信用风险综合评价得分来对客户进行简单的排序，可快速地根据个人流水数据掌握客户的资金状况，来判断客户的个人信用是否良好，从表7中可以看出，个人信用风险较高的排行前十的银行客户，他们的综合评价得分相差较大，说明这些客户可能存在个人代替公司交易，如给员工发放工资或商业采买等，这样就造成该客户的总支出较大，从而使得综合风险值较大。