学校编码：10384 分类号 密级 学号：17920111150869 UDC
硕 士 学 位 论 文
商业银行信用卡违约概率评估的实证研究
An Empirical
Study on The Probability of Default for
Commercial Bank Credit Card
盛洁
指 导 教 师 姓 名 ： 陈 闯 副 教 授
专 业 名 称 ： 工商管理(MBA)
论 文 提 交 日 期 ： 2 0 1 年 月
论 文 答 辩 时 间 ： 2 0 1 年 月
学 位 授 予 日 期 ： 2 0 1 年 月
答辩委员会主席：
评 阅 人：
2014 年 4 月
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声明人（签名）：
年 月 日
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摘要 1
摘 要
随着国民收入的提高和居民消费观念的转变，信用卡业务在我国得到了长足 的发展，发卡数量、发卡银行和交易额都有了显著的提高。然而，随着信用卡交 易额提高的同时，其逾期未偿金额也在大幅度提高。为了保持信用卡行业持续、 稳定的发展，这不得不值得我国商业银行高度重视。另一方面，为了与国际接轨， 提高我国商业银行的风险管理水平，银监会下发了相关指引，要求我国商业银行 逐步实施巴塞尔新资本协议。内部评级法作为新资本协议中的核心内容，无论是 初级法还是高级法，都要求商业银行自行估计违约概率。考虑到使用测试原则， 多数银行都采用评分卡的方式估计违约概率。然而，目前银行所建立的评分卡更 多地是用于客户申请，很少利用客户的行为数据建立行为评分卡。本文以国内某 商业银行个人信用卡数据为研究对象，从实证的角度通过建立行为评分卡对影响 违约概率的风险因素进行研究和分析。本文共分为四个部分，其中： 第一部分介绍了我国商业银行个人信用卡违约概率评估研究的必要性，以及 该研究的意义所在。 第二部分包括第二章和第三章。其中第二章介绍了信用卡及信用评分相关的 理论知识。第三章则对本文中所使用到的评分卡相关技术及模型验证方法进行了 理论介绍。 第三部分利用 SPSS 软件对随机抽取的我国某商业银行个人信用卡数据进行 了实证分析。候选自变量来源于信用卡客户的逾期行为、贷款行为、交易行为、 取现行为、还款行为和消费行为信息。为了提高模型的准确度，本研究根据客户 在观察期末的逾期状态将数据分成了两类，利用决策树方法对候选自变量进行了 分组并计算 WOE，并通过 Logistic 回归方法分别对这两类个人信用卡数据构建 违约概率的预估模型，最终得出影响个人信用卡客户违约概率的风险因素。 第四部分内容对上一部分实证分析的结果进行了分析和总结。同时，结合实 际工作，本文认为我国金融机构应该在 IT 系统的建设和风险因子的研究方面加 强改善，以期更好地帮助我国商业银行进行风险管理工作。 关键词：行为评分；逻辑回归；违约概率厦门大学博硕士论文摘要库
Abstract
Abstract
With the improvement of national income and change of residents’s consumption concept, the credit card business has been developing rapidly in our country. The number of card, card issuer and transaction amount has been significantly improved. However, with the increase of credit card transaction amount, the overdue outstanding amount has been greatly increased. In order to maintain stable development of the credit card industry, our commercial banks need to pay high attention to it. On the other hand, in order to conform with international and improve the risk management level in China’s commercial banks, the CBRC issued some guidelines and demanded our commercial banks to implement the New Basel Capital Accord gradually. The internal rating method is the core content of the New Basel Capital Accord. Either primary or advanced method, commercial banks should estimate the probability of default by themselves. Taking into account the use test principle, most banks estimate the probability of default using score card way. However, the banks use the score card for customer application, rarely use behavior data. The paper analyzes a commercial bank’s credit card data and gives some suggestions. This paper consists of four parts:
The first part of this paper introduces the necessity and significance of evaluating
probability of default for commercial banks credit card.
The second part of this paper includes the second chapter and the third chapter. The second chapter introduces the related theory of credit card and credit score. The third chapter introduces the technology about score card and model verification method.
The third part of this paper uses SPSS to carry out the empirical research on a commercial bank’s credit card data. Candidate variables are derived from the overdue behavior, loan behavior, trading behavior, payment behavior, consumer behavior and cash behavior. In order to improve the accuracy of the model, the figures are divided into two categories according to the customer’s overdue status at the end of
Abstract
II
observation. The candidate variables are grouped by using decision tree method and calculate WOE. Build the prediction model of probability of default respectively for the two categories by using logistic regression method and get the risk factors of personal credit card customer default probability finally.
The last part of this paper analyzes and draws conclusions according to the result of the empirical research. In order to help our commercial bank risk management, this paper argues that our financial institutions should strengthen the study of risk parameters and the construction of IT system.
Key words: Behaviour Scoring; Logistic Regression; Default Probability
目录
目 录
第一章
绪论 ... 1
1.1 论文研究背景 ... 1 1.1.1 我国商业银行信用卡现状... 1 1.1.2 监管要求... 2 1.2 论文研究意义 ... 2 1.3 论文研究内容 ... 4第二章
信用卡及信用评分相关理论介绍 ... 5
2.1 信用卡及其风险分类 ... 5 2.1.1 信用卡定义... 5 2.1.2 信用卡分类... 5 2.1.3 信用卡发展历程... 6 2.1.4 信用卡风险... 6 2.2 新资本协议对估计零售暴露违约概率的要求 ... 8 2.2.1 零售风险暴露... 8 2.2.2 测算要求... 9 2.2.3 违约概率的评估方法... 10 2.3 信用评分 ... 11 2.3.1 信用评分的背景... 11 2.3.2 评分卡的分类... 12 2.3.3 行为评分及其应用... 13第三章
评分卡模型及其相关技术 ... 15
3.1 评分卡模型开发流程 ... 15 3.2 Logistic 回归 ... 21 3.2.1 Logistic 回归方程 ... 21 3.2.2 极大似然函数... 22 3.2.3 Logistic 模型统计检验 ... 23厦门大学博硕士论文摘要库
目录 2 3.3 决策树 ... 25 3.3.1 决策树的概念... 25 3.3.2 决策树的构造... 26 3.3.3 决策树的优缺点... 26 3.3.4 CHAID 决策树生成方法 ... 26 3.4 模型验证方法 ... 27 3.4.1 KS 指标 ... 27 3.4.2 ROC 曲线 ... 27
第四章
信用卡违约概率的实证研究 ... 30
4.1 建模样本数据及预处理 ... 30 4.1.1 业务定义与数据收集... 30 4.1.2 模型分组与变量构造... 31 4.1.3 数据整理清洗... 34 4.2 变量分组及 WOE 计算 ... 34 4.2.1 观察期末未逾期... 35 4.2.2 观察期末已逾期... 46 4.3 Logistic 回归 ... 47 4.3.1 观察期末未逾期... 47 4.3.2 观察期末已逾期... 49 4.4 信用评分卡的构建 ... 51 4.5 模型评估 ... 54 4.5.1 观察期末未逾期... 54 4.5.2 观察期末已逾期... 57第五章
结论和建议 ... 60
5.1 结论 ... 60 5.1.1 影响信用卡客户违约概率的风险因素... 60 5.1.2 影响模型准确度的可能原因... 61 5.2 建议 ... 62 5.2.1 对违约概率测算的建议... 62厦门大学博硕士论文摘要库
目录 5.2.2 通过分池技术测算最终违约概率... 63 5.2.3 帮助商业银行进行信用卡利率定价... 63
参考文献 ... 64
致 谢 ... 66
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Contents
I
Contents
Chapter I Introduction ... 1
1.1 Background of This Study ... 1
1.1.1 The Present Situation of Credit Card in Chinese Commercial Banks ... 1
1.1.2 Regulatory Requirements... 2
1.2 The Significance of This Study ... 2
1.3 The Content of This Study ... 4
Chapter Ⅱ The Related Theory of Credit Card and Credit Score ... 5
2.1 Credit Card and Its Risk Classification ... 5
2.1.1 The Definition of Credit Card ... 5
2.1.2 The Classification of Credit Card ... 5
2.1.3 The Development of Credit Card ... 6
2.1.4 The Risk of Credit Card ... 6
2.2 The Provisions of The New Capital Agreement for The Default Probability of Retail Exposures ... 8
2.2.1 Retail Exposures ... 8
2.2.2 Measurement Requirements... 9
2.2.3 The Assessment Method of Credit Card Default Probability ... 10
2.3 Credit Score ... 11
2.3.1 The Background of Credit Score ... 11
2.3.2 The Classification of Score Card ... 12
2.3.3 Behaviour Scoring and Its Application ... 13
Chapter Ⅲ Score Card Model and Related Technologies ... 15
3.1 The Development Process of Scoring Model ... 15
3.2 Logistic Regression ... 21
3.2.1 Logistic Regression Equation ... 21
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Contents
3.2.2 The Maximum Likelihood Function ... 22
3.2.3 Logistic Model Statistical Test ... 23
3.3 Decision Tree ... 25
3.3.1 The Concept of Decision Tree ... 25
3.3.2 The Structure of Decision Tree ... 26
3.3.3 The Advantages and Disadvantages of Decision Tree ... 26
3.3.4 The Method of Generating a Chaid Decision Tree ... 26
3.4 Model Verification Method ... 27
3.4.1 KS Index ... 27
3.4.2 ROC Curve... 27
Chapter Ⅳ An Empirical Study on The Probability of Default for
Credit Card ... 30
4.1 Modeling Samples and Data Preprocessing ... 30
4.1.1 Business Define and Data Collection ... 30
4.1.2 Model Grouping and Construct Variables ... 31
4.1.3 Data Cleansing ... 34
4.2 Variable Grouping and Calculating WOE ... 34
4.2.1 Not Overdue Model ... 35
4.2.2 Overdue Model ... 46
4.3 Logistic Regression ... 47
4.3.1 Not Overdue Model ... 47
4.3.2 Overdue Model ... 49
4.4 The Construction of Credit Score Card ... 51
4.5 Model Evaluation ... 54
4.5.1 Not Overdue Model ... 54
4.5.2 Overdue Model ... 57
Chapter Ⅴ Conclusions and Suggestions ... 60
5.1 Conclusions ... 60
Contents
III
5.1.1 The Risk Factors of Affecting The Credit Card Customer's Default
Probability ... 60
5.1.2 The Possible Causes of Affecting The Accuracy of The Model ... 61
5.2 Suggestions ... 62
5.2.1 The Suggestions about Estimating Default Probability ... 62
5.2.2 Estimate the Final Default Probability through The Pool Technology ... 63
5.2.3 Help Commercial Banks to Make Interest Rate Pricing of Credit Card ... 63
References ... 64
Acknowledgements ... 66
第一章 绪论
第一章 绪论
1.1 论文研究背景
1.1.1 我国商业银行信用卡现状 随着我国金融市场国际化进程的加快，经济水平、技术能力的提高和人们消 费观念的转变，信用卡在我国取得了突飞猛进地发展。根据中国银行业协会银行 卡专业委员会发布的《中国信用卡产业发展蓝皮书》，截至到 2012 年底，我国 新增的信用卡发行量达到了 4600 万张，累计的信用卡发行量达到了 3.3 亿张； 全年的信用卡交易金额达到了 10 万亿元，同比增长了 31.6%，在社会消费品零 售总额中，全国信用卡交易金额占比达到了 48.26%[1] 。这意味着我国在 2012 年 有将近一半的消费交易是通过信用卡支付的。 目前，信用卡业务成为了我国商业银行重要的金融产品之一，各商业银行之 间相互竞争，不断提高自己的信用卡发行量。然而，收益和风险是并存的，在各 商业银行业务人员努力追求业绩、提高信用卡发行量的同时，往往很容易忽视它 的风险性。根据央行发布的 2012 年支付体系运行总体情况来看，截至 2012 年末， 信用卡的授信总额为 3.49 万亿元，同上年末相比增加了 8843.37 亿元，增长了 34.0%；期末应偿信贷总额为 1.14 万亿元，同上年末相比增加了 3257.13 亿元， 增长了 40.1%；信用卡逾期半年未偿信贷总额为 146.59 亿元，同上年末相比增 加了 36.28 亿元，增长了 32.9%。从数据来看，我国的信用卡授信总额、期末应 偿信贷总额和逾期半年未偿信贷总额呈现了大幅度的增长态势，这是应该引起我 国商业银行警惕的。尽管信用卡业务在我国得到了快速发展，但比起国外的一些 先进银行而言，我国信用卡发展水平还是相对较低，信用卡的风险监控手段也比 较落后，而信用卡的盈利水平是和它的风险防控能力息息相关的。因此我国商业 银行应该加强信用卡业务的风险防范及管理，以推动信用卡业务的持续、健康发 展。厦门大学博硕士论文摘要库
商业银行信用卡违约概率评估的实证研究 2 1.1.2 监管要求 2004 年 6 月，巴塞尔委员会正式发布了《统一资本计量和资本标准的国际 协议：修订框架》，即巴塞尔新资本协议，要求十国集团于 2006 年底实施该新 协议，于 2007 年底实施该新协议的高级法。新巴塞尔协议以资本充足率为核心 思想，以最低资本要求、监督检查和市场约束三大支柱为基础，能够更全面、更 准确地帮助银行和监管机构估计银行所面临的风险。该协议对风险资产的计量方 法和范围作了改变，对原有的信用风险和市场风险资本进行了完善，并增加了操 作风险资本要求。根据该协议，信用风险的计量方法有标准法和内部评级法。其 中标准法主要是在 1988 年版本的基础上引入了外部评级，而内部评级法则是该 新协议的核心。相较于标准法，内部评级法能够更精确地进行风险计量，巴塞尔 Ⅱ允许管理能力较高的银行采用这种方法。 中国银监会于 2007 年 2 月 28 日下发了《中国银行业实施巴塞尔Ⅱ的指导意 见》，其中阐明了实施巴塞尔Ⅱ的意义，规定了实施巴塞尔Ⅱ的时间表，并提出 了对相关工作的具体要求。由于我国商业银行在业务种类、资产规模、风险管理 水平等方面参差不齐，所以银监会对我国商业银行实施巴塞尔Ⅱ确立了分类实施、 分层推进、分步达标的基本原则。根据该指导意见，我国商业银行在开发风险计 量模型方面应先以信用风险和市场风险为主，而在信用风险方面，应先重点从信 贷业务方面着手开展内部评级体系的建设。根据巴塞尔新资本协议，内部评级法 包括初级法和高级法，无论是初级法还是高级法，都需要商业银行自行估计违约 概率（PD)，可见违约概率是内部评级法中的一个核心指标，它影响到了商业银 行的风险评估及重要决策的制定。能否合理有效的估计违约概率，是商业银行提 高风险管理水平的一项关键任务。
1.2 论文研究意义
（1） 尽管信用卡已成为我国商业银行一项非常重要的业务，有着巨大的发 展潜力，但它的风险防范措施还存在着很大的不足。同时，在我国实施巴塞尔新 资本协议，是我国风险管理水平逐渐向国际接轨的体现，有利于我国商业银行进 行风险精细化管理，提升国际竞争力。因此，本文选取零售业务中最常见的信用厦门大学博硕士论文摘要库
第一章 绪论 卡为研究对象，对其核心参数违约概率（PD）进行实证研究，为我国商业银行 满足监管要求，计算风险加权资产和监管资本提供参考。 （2） 预期损失（Expected Loss，EL）是指商业银行未来所面对的各种可能 损失值的平均值，通常通过定价以及计提拨备来进行覆盖；而非预期损失 （Unexpected Loss，UL），是指由于受到各种不确定因素的影响，导致了商业 银行的实际损失偏离其预期损失的损失。这部分损失不能算作商业银行的经营成 本，只能用资本金来覆盖。只有合理而科学地预测违约概率（PD），才能够准 确地估计预期损失和非预期损失的量，从而为商业银行在定价、计提准备金和资 本储备方面提供帮助。 （3） 股权收益率（ROE）和资产收益率（ROA）是通常拿来考量银行盈利 情况的指标，而这一类指标最大的缺点便是它们没有将风险因素考虑进去。自 20 世纪 70 年代以来，西方商业银行逐渐使用风险调整资产收益（RAROC）指 标来考核银行盈利情况。该指标将收益和风险结合起来进行考虑，能帮助商业银 行优化资本结构、改善绩效考核的片面性。合理估计违约概率（PD）能帮助商 业银行准确计量风险调整资产收益（RAROC），从而更好地帮助商业银行进行 风险管理和绩效考核。 （4） 商业银行在确定风险偏好以及制定相关风险战略时，风险参数 PD、 LGD 等的估计值是其考量的一项重要基础。 （5） 本文对违约概率的研究方法在商业银行分析违约风险暴露和违约损失 率方面能够提供一些借鉴。同时，通过建模能帮助商业银行在实际工作中减少一 些人为参与，加强商业银行风险管理系统的信息化建设，以便更好地配置风险管 理的相关资源。 （6） 根据客户的信用卡历史使用行为进行建模，为客户建立行为评分卡， 有利于更好地对客户进行贷后管理。作为风险管理中的一项重要工具，信用评分 卡要能经得起检验。建立评分卡的实质是通过预测客户的违约概率来实现的，所 以能否准确预测违约概率，对评分卡的准确性至关重要。否则，相关工作将会受 到影响。
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商业银行信用卡违约概率评估的实证研究 4
1.3 论文研究内容
本文采用理论与实践相结合的方式，以零售业务中的信用卡为研究对象，借 助统计学软件 SPSS17.0，对三大核心风险参数之一的违约概率（PD）进行估计。 分析相关风险因素，并利用 Logistic 回归方法为其建立预估模型，最后结合分析 结果和实际情况给出自己的建议，以期为商业银行实施新资本协议的实践工作提 供一些参考。 本文研究框架如下： 第一章，绪论部分，该部分主要介绍了本文的研究背景、内容、方法以及研 究的意义所在。 第二章，介绍了信用卡及信用评分的相关理论知识，包括信用卡的定义、发 展历程、信用卡分类、常见的风险种类、巴塞尔新资本协议中对估计零售暴露违 约概率的测算要求等。 第三章，介绍了评分卡模型的开发流程及其相关技术，包括 Logistic 回归方 法、决策树方法及模型验证方法。 第四章，选取我国某商业银行的样本数据进行实证分析，通过 Logistic 回归 建立违约概率的预估模型，并构造行为评分卡。 第五章，对实证分析的结果进行总结，同时结合实际工作给出建议。厦门大学博硕士论文摘要库
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