浅析国内个人征信系统

现代社会中诚信是各种行为的基石,而在现代金融体系中,诚信这个基石就是征信体系,有了征信体系才能保障现代金融体系的安全运行,也标志着市场经济在逐步走向成熟。在我国,从上世纪九十年代开始,征信业务就在上海这片金融热土上生根发芽——1999年上海资信有限公司成立。自2003年9月,中国人民银行正式立了征信管理局开始,我国的征信体系正式步入正轨;但由于起步晚、技术处理等问题,我国的征信平台还未做到完全的全民化、标准化、信息全面化、完全共享。由此可见,国内的个人征信系统的建立任然任重而道远。本文从完善国内个人征信建设的意义说开去,浅析了中国国内个人征信体系建设中标准、监管、法规等问题,对具体问题提出初步建议。     

浅议个人征信

个人信用信息基础数据库从2006年正式运行以来,个人征信系统社会利用率不断提高,在规范个人信贷行为、防范信贷风险、提高社会诚信度等方面发挥了积极作用。但由于个人征信系统中个人信息不完善,系统建设和运行存在不足,暴露出个人信息采集、查询利用中的一些问题,难以适应社会需要。2009年10月12日下午,国务院法制办公布了《征信管理条例(征求意见稿)》,公开征求意见。本文引入这个热点问题,讨论了个人征信的意义、存在的问题和发展思路。     

试论征信制度是社会信用体系的核心与关键环节

良好的社会信用意识并不是仅仅依靠教育和道德的约束就能够建立起来的，必须要在制度建设上有完备的约束机制。正是因为征信能够帮助实现信息共享，提高对信息主体信用风险的识别,所以征信在经济和金融活动中具有重要的地位，构成了现代金融体系运行的基石，是金融稳定的基础，对于建设我国社会信用环境具有非常深远的意义.     

企业数据仓库系统在管理决策中的应用

数据仓库是最近发展起来的数据存储和管理模式,克服了传统关系数据库在管理决策应用中仅面向业务层流程的数据分析的缺点,具有面向主题、数据集成、数据相对稳定以及反映历史变化的特点,在管理决策中还能进行趋势分析等。本文概述了数据仓库系统的原理和特点、数据仓库系统结构、企业数据仓库系统在管理决策中的应用,最后简要介绍了构建数据仓库系统平台的工具Microsoft SQL Server2000。     

探索国家助学贷款个人征信体系的构建

要防范和化解国家助学贷款风险必须以完善的社会信用制度为前提,个人征信系统是我国社会信用体系的重要组成部分,是降低国家助学贷款违约率的重要举措,构建个人征信系统:一要逐步完善个人征信系统,加强学生的感性认识;二要加强个人征信系统的立法,促成学生的法律意识;三要普及个人征信系统的使用,提升学生自觉履行责任的主动性。     

Bagging-BP算法及其在客户信用评估中的应用

随着银行信贷的发展以及其对信用风险的关注,客户信用评估已成为银行业研究的一个重要内容。目前信用评估的研究中采用单个分类器进行评估,预测精度难以提高,本文提出了Bagging-BP算法,它以BP神经网络作为基本分类器,利用Bagging方法产生多个基本分类器,最后用简单多数投票法进行集成。在UCI中的German和Australian信用数据集上的实验结果表明,Bagging-BP优于单个分类器和以其他基本分类器进行组合的算法。     

基于相似样本归并的大样本混合信用评估模型

当前面向大样本设计的信用评估模型,大多没有深入探究大样本的分布特征,只是简单地将传统评估方法应用在大样本上.首先提出了用于描述大样本分布特征的相关属性集、边界向量等若干概念及定义,并证明了其主要性质.之后在两个大样本数据集的基础上,研究了样本在相似性方面的分布特征,最后设计了一种大样本混合信用评估模型——HLSCE模型.HLSCE模型认为在大样本数据集中,样本的同一属性在不同局部区域内,对分类性能的贡献是不同的.具体地,HLSCE模型根据各样本与边界向量的相似性差异,结合生物启发式算法,将样本归并划分为若干子集并分别在其上训练基分类器.实证研究表明,HLSCE模型的分类精度相比于现有的代表性信用评估模型更高,同时也具有更为优越的平衡性与稳定性.     

银行客户信用评估动态分类器集成选择模型

现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需要事先对缺失数据进行预处理,从而减少了对数据缺失机制假设以及数据分布模型的依赖.从UCI数据库中选择两个银行信用卡业务信用评估数据集进行实证分析,结果表明,与4种常用的基于插补法的多分类器集成模型以及1种直接面向缺失数据建模的集成模型相比,DCESM模型能够取得更好的客户信用评估性能.     

仿EM的多变量缺失数据填补算法及其在信用评估中的应用

数据缺失会显著降低信用评估模型的准确性和可用性,尤其是多变量同时有数据缺失时。本文针对模型应用阶段的多变量数据缺失问题,提出了一种新的数据填补算法。该算法由两阶段构成：准备阶段和数据填补阶段。在准备阶段,算法基于朴素贝叶斯方法以初始数据集进行训练,对每个可能缺失的变量构建起相应的单变量预测估计模型;而数据填补阶段则借鉴了EM算法的思想,利用前期的单变量预测估计模型,对给定的多变量数据缺失样本进行交替迭代,逐步填补更新。理论证明,该算法具有单调收敛性。以人人贷数据集和UCI提供的德国和澳大利亚两个信用评估基准数据集为例,将其与众数填补法、EM填补法进行性能对比实验,结果表明本文方法的数据还原性能和填补后信用评估准确性都明显更优。这为解决信用评估时的数据多变量缺失问题提供了一种更好的处理方法。     

浅议公民信用权与公民信用机制

一、公民信用权公民的信用，是与法人的信用相对称的概念。是指公民所具有的经济能力在社会上获得的相应信赖与评价。在市场经济活动中．最缺少不了的就是诚实信用。参与交易的各方当事人应严格遵守这一最基本的行为准则和道德观念。没有诚实和信用．人类的交往和社会生活就没有了安全感。信用是一个文明社会中作为人必不可少的资格。真正意义上的市场交换活动。必须以交换者相互之间的人格认可和对交换规则的共同信奉为前提。他们之间是不是讲信用、是否能够信任对方或被对方所信任、是否真诚地遵守交易规则，是市场能不能够存在的基础条件。在具体的交易活动中，做到“言必行、行必果”，是一个人必须具备的最起码的道德品格。公民信用首先作为一种道德评价，要求公民于内心及民事行为中蕴含恪守信用、童叟无欺、买卖公平、适时履约的品德操守。一旦公民参与到经济活动中，就要在交易中注重打造信用，以诚实、善意的态度进行行为．将自己的良好品格、一定的财产保障作为信用的保证，珍惜信用、维护信用、拒绝失信。从而降低交易成本，保障交易安全，促进交易迅捷．提高交易效率．使市场形成一个良性循环的有序体系。     

信用评估风险的组成要素研究

随着经济全球化的脚步越来越快,对企业市场行为的信用评估显得愈加重要。本文站在信用评估中介的角度,对商业信用评估过程中的风险问题做了一定的研究,希望能树立评估人员的风险意识,进而提高信用评估结论的准确度。     

基于相似样本归并的大样本混合信用评估模型北大核心CSCDCSSCI

当前面向大样本设计的信用评估模型,大多没有深入探究大样本的分布特征,只是简单地将传统评估方法应用在大样本上.首先提出了用于描述大样本分布特征的相关属性集、边界向量等若干概念及定义,并证明了其主要性质.之后在两个大样本数据集的基础上,研究了样本在相似性方面的分布特征,最后设计了一种大样本混合信用评估模型——HLSCE模型.HLSCE模型认为在大样本数据集中,样本的同一属性在不同局部区域内,对分类性能的贡献是不同的.具体地,HLSCE模型根据各样本与边界向量的相似性差异,结合生物启发式算法,将样本归并划分为若干子集并分别在其上训练基分类器.实证研究表明,HLSCE模型的分类精度相比于现有的代表性信用评估模型更高,同时也具有更为优越的平衡性与稳定性.     

基于数据仓库的会计信息系统框架

本文首先分析了传统会计信息系统的缺陷,如:会计信息决策有用性不足、时效性差、存储介质和传递方法低效、难以满足管理和控制的需要,在此基础上,提出了适应信息时代的基于数据仓库的网络化的会计信息系统的基本框架,并分析了它所具有的特点,以期对会计信息系统如何适应时代发展提供有益的参考。     

客户信用评估半监督协同训练模型研究

在现实的很多信用评估问题中,由于对样本进行类别标记需要花费大量的人力、财力和物力,往往只能获取少量有类别标签的样本来训练分类模型,而把数据库中大量无类别标签的客户样本舍弃。为解决这一问题,本研究引入半监督学习技术,并将其与多分类器集成技术中的随机子空间方法(Random Subspace, RSS)相结合,构建了类别不平衡环境下基于RSS的半监督协同训练模型RSSCI。该模型主要包括三个阶段:1)使用RSS方法训练得到若干基本分类器;2)从大量无类别标签数据集中选择性标记一部分最合适的样本加入到原始训练集中;3)在最终的训练集上训练分类模型,并对测试集样本进行分类。在三个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明,RSSCI模型的信用评估性能不仅优于常用的监督式集成信用评估模型,也优于已有的一些半监督协同训练信用评估模型。     

政府信用的构建路径

政府信用是政府生命周期的主线,政府信用的严重缺失将造成整个社会发展积极性的丧失。因此,构建和谐社会的首要问题是构建政府信用,发挥政府的示范作用,带动社会整体信用体系的构建。     

数据仓库与数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）系统中的应用

利用数据仓库与数据挖掘技术实施企业CRM系统正逐渐成为企业管理中的热点。文章通过介绍数据仓库与数据挖掘技术的概念,对数据仓库与数据挖掘技术在企业CRM系统中应用的方式和技术进行了探讨。     

基于组合分类的消费者信用评估

为了降低单个分类模型的不稳定性,提高其应用于消费者信用评估的准确性,提出一种基于组合分类的消费者信用评估方法.首先通过有监督聚类将各个类别的数据样本划分为若干子集合,使得各个子集合中数据样本均来自同一类别,再对不同类别子集合之间进行两两组合得到训练样本子集合,然后在各个训练样本子集合中分别建立不同的分类模型.在分类模型结果综合阶段,以各个分类模型在待分类样本的近邻训练样本中的分类性能作为权重,对各个分类模型的结果进行加权投票以产生待分类样本的最终分类结果.实证研究以决策树作为基本分类器,通过在实际的消费者信用数据集上的比较分析,说明所提出方法相对于其它组合分类方法具有更高的分类准确性,可以有效应用于消费者信用评估.     

社会信用体系建设的惠州模式

正政府治理能力现代化案例库首都科学决策研究会《领导决策信息》周刊联合推荐今年1月,国务院常务会议已经原则通过《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》,并要求建立全国统一的信用信息采集和分类管理标准。作为广东省社会信用体系建设试点市之一,从2012年以来,惠州率先建成了"一库一网两平台"和"1+4+N"的信用管理系统和制度体系。2013年年底,国家地方社会信用体系建设督导组充分肯定了惠州社会信用体系建设模式,认为其经验值得在更大范围推广。     

资产信用评估信息系统的设计研究

资产信用评估行业在我国是一个新兴行业,该行业很大的市场份额被外资会计师事务所占据,给国家信息安全造成极大隐患.本文针对我国资产信用评估(资信评估)信息系统的建设,提出基于J2EE的资产信用评估信息系统的逻辑框架设计,具体描述了系统整体逻辑架构设计、系统主要的功能模块、4层数据仓库模型的设计以及基于工作流技术的业务类的设计,讨论了系统实现中的关键技术问题以及解决方法.     

基于数据仓库的智能导购Agent系统模型研究

针对当前个性化导购系统存在的问题,本文利用多层体系结构的数据仓库为数据导购系统提供数据环境.将多Agent思想运用到电子商务智能导购领域,提出了一种基于数据仓库的智能导购Agent系统模型,并讨论了模型中各组成部分的功能与数据仓库的构建.