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January 30, 2020
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The previous is thanks to the impact of organizational structure on technological innovation adoption, and the latter is consistent with theories of geography-dependent innovation diffusion. Race is influential to the property finance loan lending disicion in Usa.

On the other hand, it is not critical in China. Occupation and earnings stage have bigger influence on the likelihood of receiving the personal loan.

I will acquire a further critiria to have an understanding of the pattern in China based on the review of -œUnderstanding Home finance loan Lending Styles-? by Issac F. Megbolugbe. rnStrong development in China’s housing marketplaces.

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The housing home loan in China is not pretty old in comparison to many others. rnæ‹›å

  • †é”¶è¡Œæ˜¯ä¸­å›½æœ€æ-©ç “究和应用信用评分模型的å
  • †ä¸šé”¶è¡Œä¹‹ä¸€ã€‚从2004å¹´å¼€å§‹ï¼Œæ‹›è¡Œå°±å¼€å§‹äº†ä¿¡ç”¨è¯„åˆ†æ¨¡åž‹çš„ç “ç©¶ï¼Œ2007å¹´å¼€å?’完æˆ?了全国范围内的ä½?房贷款申请评分模型并于2008å¹´æ
  • 入实际应用。2009年，伴éš?æ–°å·´å¡žå°”å议实施对锶行信用风险计é‡?和管ç?†çš„è¦?求，招å
  • †é”¶è¡Œå…¨é?¢å¼€å?’了ä½?房按æ?­è´·æ¬¾ï¹’汽车消费贷款﹒个人消费贷款等å?„ç§?零售贷款业务的申请评分模型﹒行为评分模型和催收评分模型，并已覆盖95％以上的零售贷款业务。 招行的ä½?房按æ?­è´·æ¬¾ç”³è¯·è¯„分模型采用了欧美å
  • †ä¸šé”¶è¡Œæ™®é采用的信用模型建模方æ³
  • è®ºï¼Œé€šè¿‡æ”¶é›†æ ·æœ¬å€ºåŠ¡äººé£Žé™©ç‰¹å¾?ä¿¡æ?¯ï¼Œç¡®å®šå¥½åå®¢æˆ·å®šä¹‰å’Œè¡¨çŽ°æœŸï¼Œæ ¹æ?®å› å?˜é‡?/1分布的特点进行Logistic回归，以å?Šä½¿ç”¨KS统计方æ³
  • 检验模型的预测能力等确定最终模型。 由于所处政治ã€?ç»?济ã€?文化环境的ä¸?å?Œï¼Œä¸­å›½é”¶è¡Œä¸šçš„信用评分佔系与欧美锶行评分佔系在模型设计的具佔处ç?†ä¸Šè¿˜å­˜åœ¨ä¸€äº›å·®å¼‚。相比西方先进å
  • †ä¸šé”¶è¡Œï¼Œä¸­å›½é”¶è¡Œä¸šå»ºç«‹å’Œåº”用信用评分模型的历å?²ä»?然比较短暂，在æ
  • °æ?®æ”¶é›†ç­‰æ–¹é?¢è¿˜å­˜åœ¨ä¸€å®šç¼ºé™·ã€‚这些差异和缺陷将在入模å?˜é‡?的绔果上予以åæ˜ ã€‚ 比如，在模型设计方é?¢ï¼Œæ‹›å
  • †é”¶è¡Œä¸ªäººä½?房贷款申请评分模型使用地区进行划分（segmentation）,这是由于中国幅咘辽阔，å?„地区ç»?济å?’å±
  • æž?ä¸?平衡，ä¸?å?Œåœ°åŒºçš„人å?£ç‰¹å¾?ã€?个人ä½?房贷款的风险特å¾?也ä¸?尽相å?Œã€‚而在欧美，较尒有锶行个人ä½?房贷款申请评分模型会以地区进行划分。 å†?å¦‚ï¼Œåœ¨æ ·æœ¬æ
  • °æ?®æ–¹é?¢ï¼Œç”±äºŽç¼ºå°’æ­£å¼?的验è¯?æ¸ é?”，中国锶行业获å¾-çš„ä½?房贷款部分申请æ
  • °æ?®å?¯èƒ½ä¸?够完æ
  • ´å’Œå‡†ç¡®ã€‚æ‹›å
  • †é”¶è¡Œçš„ä½?房贷款æ
  • °æ?®ï¼Œå°¤å…¶æ˜¯äººå?£ä¿¡æ?¯ï¼Œä¸»è¦?æ?¥æº?于客户自己填写的资料，并且æ- æ³
  • 从其他地方，尤其是官方的å¾?信机构å¾-到验è¯?ï¼Œå› æ­¤çœŸå®žæ€§æ- æ³
  • 完全ä¿?è¯?。有æ-¶å€Ÿæ¬¾äººå?¯èƒ½ä¼šè™šæŠ¥æ”¶å…¥ï¹’婚姻状æ€?ç­‰é‡?è¦?ä¿¡æ?¯ä»¥æ»¡è¶³èŽ·å¾-贷款的政策è¦?æ±‚ã€‚å› æ­¤ï¼Œæ‹›å
  • †é”¶è¡Œåœ¨ä½¿ç”¨è¿™äº›æ
  • °æ?®æ-¶ä¼šæ¯”è¾ƒè°¨æ…Žã€‚è€Œè¥¿æ–¹é”¶è¡Œä¼šæœ‰æ¸ é?”例如å¾?ä¿¡å±€æ?¥éªŒè¯?这些信æ?¯ï¼Œå› æ­¤æ
  • °æ?®æ¯”较å?¯ä¿¡ã€‚ 对美国花æ-锶行与招å
  • †é”¶è¡Œçš„ä¿¡ç”¨è¯„åˆ†ç³»ç»ŸåŠ ä»¥æ¯”è¾ƒï¼Œå?¯ä»¥å?’现两者在评分模型的方æ³
  • 论ã€?逻辒回归ã€?统计检验方é?¢æ¯”è¾ƒä¸€è‡´ï¼Œä½†åœ¨æ ·æœ¬æ
  • °æ?®æ–¹é?¢æœ‰ä»¥ä¸‹ä¸€äº›æ˜Žæ˜¾çš„差异： 首先，花æ-锶行的信用评分系统广泛使用å¾?信局的æ
  • °æ?®è¿›è¡Œå»ºæ¨¡ï¼Œå…¶ä¸­çš„个人公咊信æ?¯å’Œä¿¡ç”¨åŽ†å?²è®°å½
  • çš„å?¯é? 性较高。美国有1000多家å¾?信机构，但基本隶属于三家信用报咊公å?¸ï¼šExperian， TransUnionå’ŒEquifax。而中国央行下设的å¾?信中心2008å¹´æ­£å¼?开始æä¾›å¾?ä¿¡æœ?务，许多贷款申请人尚æ- 信用记å½
  • 。而且由于å¾?信中心ä¸?æ供电å­?化的批é‡?æ
  • °æ?®ï¼Œå› 此在信用评级模型开å?’中也æ- æ³
  • 使用。 其次，花æ-锶行的信用评分系统中，æŸ?些人å?£ä¿¡æ?¯ï¼Œä¾‹å¦‚ç§?æ-?ã€?性别等，ä¸?能在评分模型中使用，å?¦åˆ™ä¼šè¢«ä½œä¸ºæ­§è§†è€Œå¼
  • èµ·æ³
  • 律诉讼，但是中国没有此类é™?制。 第三﹒花æ-锶行的信用评分系统中，将拒ç»?的贷款申请也纳入模型开å?’æ ·æœ¬è¿›è¡Œåˆ†æž?，从而æ供了新的评价维度。而招å
  • †é”¶è¡Œå¯¹äºŽæ‹’ç»?的贷款并没有å½
  • å…¥ç³»ç»Ÿï¼Œå› æ­¤åœ¨å»ºæ¨¡æ-¶æ²¡æœ‰ä½¿ç”¨ä»»ä½
  • æ‹’ç»?æ
  • °æ?®è¿›è¡Œæ¨¡åž‹çš„æ ¡æ­£ã€‚ 总之，招行已采用国际通行的建模方æ³
  • 建立了包括按æ?­è´·æ¬¾è¯„分模型在内的一系åˆ-应用模型，但在模型实际和æ
  • °æ?®æ”¶é›†æ–¹é?¢è¿˜å­˜åœ¨ä¸€äº›å·®å¼‚å’Œä¸?足。 China Retailers Financial institution (hereinafter referred to as -œCMB-?) is one particular of the initial lender engaged in learning and adopting credit score scoring design in China considering the fact that 2004.

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