姜明辉，许 佩，任 潇，车 凯

(1.哈尔滨工业大学 管理学院，150001哈尔滨;2.哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，150001哈尔滨)

个人信贷作为银行的主要资产业务之一，其风险水平的控制关系到商业银行对于经济资本的整体要求.因此，能否对个人信用风险进行有效的识别与计量，成为商业银行能否合理控制风险的关键因素.随着我国个人信贷规模和涉及领域日益扩大，自90年代后期开始，个人信用评分方法开始引起国内的关注.近年来随着我国经济的高速发展，个人住房抵押贷款逐年增加，房地产市场出现过热现象，个人信用贷款的风险也随之增加.因此，在后金融危机时代，研究我国个人信用评分，对有效识别信用风险、规避金融危机的不利影响以及保持我国信贷和金融市场的正常运转，甚至对维持国民经济的持续稳定增长都具有重大的理论和现实意义.

文献［1］指出，金融机构的传统做法是由专家基于自身经验对个人信用进行判断，并由此形成了“5C”评价法.由于过度依赖于专家的经验，存在着训练成本高，主观性和随意性强等问题.正是为了解决这些问题，个人信用评分模型应运而生，其实质是基于客观的数学模型，根据已掌握的客户的相关信息对客户将来可能的信用情况进行判断.模型通过对客户特定个人信息的输入，将客户分为“好客户”(能够按时还本付息)和“坏客户”(会出现违约情况)两类.

随着国内外对信用评分研究……