24年金融基础知识：信用打分模型是什么？

信用打分模型是一种传统的信用风险量化模型，它用可观察到的债务人特征变量计算出一个数值(即打分)来代表债务人的违约概率或者将贷款人归类于不同的违约风险类别。

个人客户观察特征：收人、资产、年龄、职业以及居住地。

企业客户观察特征：现金流量、财务比率等。

运用信用打分模型进行信用风险分析的基本过程：

①根据经验或相关性分析确定特定债务人或头寸暴露的违约风险主要与哪些经济或财务因素有关，模拟出特定形式的函数关系式；

②根据历史数据进行回归分析，得出各相关因素的权重以体现其对于借款人违约作用的大小；

③将潜在借款人相关因素的数值代人函数关系式计算出一个数值，根据该数值的大小衡量潜在借款人的信用风险水平，从而决定贷款与否。信用打分模型的关键在于关键变量的选择和各自权重的确定。

应用较为广泛的模型有线性概率模型、Logit模型和线性辨别分析模型。