The previous is thanks to the impact of organizational framework on technology adoption, and the latter is regular with theories of geography-dependent innovation diffusion. Race is influential to the mortgage lending disicion in Usa.
On the other hand, it is not crucial in China. Profession and cash flow stage have better outcome on the likelihood of receiving the financial loan.
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I will produce one more critiria to understand the sample in China centered on the analyze of -œUnderstanding Property finance loan Lending Styles-? by Issac F. Megbolugbe. rnStrong progress in China’s housing markets. The housing mortgage loan in China is not pretty previous in comparison to some others.
rnæ‹›å
†é»¶è¡Œæ˜¯ä¸å›½æœ€æ-©ç «ç©¶å’Œåº»ç»¨ä¿¡ç»¨è¯„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?房贷款绳请评分模型并于2008å¹´æŠ
入实际庻绨。2009年，伴éš?æ–°å·´å¡žå°»å议实施对黶行信绨风险计é‡?和管ç?†çš„è¦?求，招å
†é»¶è¡Œå…¨é?¢å¼€å?’了ä½?房按æ?贷款﹒汽车消费贷款﹒个人消费贷款ç‰å?„ç§?零廮贷款业务的绳请评分模型﹒行为评分模型和催滶评分模型，并已覆盖95％以上的零廮贷款业务。 招行的ä½?房按æ?贷款绳请评分模型采绨了欧美å
†ä¸šé»¶è¡Œæ™®é采绨的信绨模型建模方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ç‰ç¡®å®šæœ€ç»ˆæ¨¡åž‹ã€‚ 绱于所处滿治ã€?ç»?济ã€?文化环境的ä¸?å?Œï¼Œä¸å›½é»¶è¡Œä¸šçš„信绨评分佻系与欧美黶行评分佻系在模型设计的具佻处ç?†ä¸Šè¿˜å˜åœ¨ä¸€äº›å·®å¼‚。相毻西方先进å
†ä¸šé»¶è¡Œï¼Œä¸å›½é»¶è¡Œä¸šå»ºç«‹å’Œåº»ç»¨ä¿¡ç»¨è¯„分模型的历å?²ä»?然毻较çŸæš‚，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‡?的绻果上予以åæ˜ ã€‚ 毻如，在模型设计方é?¢ï¼Œæ‹›å
†é»¶è¡Œä¸ªäººä½?房贷款绳请评分模型使绨地区进行划分（segmentation）,这是绱于ä¸å›½å¹…咘辽阻，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，较尒有黶行个人ä½?房贷款绳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?»ï¼Œä¸å›½é»¶è¡Œä¸šèŽ·å¾-çš„ä½?房贷款部分绳请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，并主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-贷款的滿ç–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?»ä¾‹å¦‚å¾?ä¿¡å±€æ?¥éªŒè¯?这些信æ?¯ï¼Œå› æ¤æ
°æ?®æ¯»è¾ƒå?¯ä¿¡ã€‚ 对美国花æ-黶行与招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-黶行的信绨评分系统广泛使绨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绨报咊公å?¸ï¼šExperian， TransUnionå’ŒEquifax。而ä¸å›½å¤®è¡Œä¸‹è®¾çš„å¾?ä¿¡ä¸å¿ƒ2008å¹´æ£å¼?开始æä¾›å¾?ä¿¡æœ?务，许多贷款绳请人尚æ- 信绨记å½
。而主绱于å¾?ä¿¡ä¸å¿ƒä¸?æ供绵å?化的批é‡?æ
°æ?®ï¼Œå› æ¤åœ¨ä¿¡ç»¨è¯„级模型开å?’ä¸ä¹Ÿæ- æ³
使绨。 其次，花æ-黶行的信绨评分系统ä¸ï¼ŒæŸ?些人å?£ä¿¡æ?¯ï¼Œä¾‹å¦‚ç§?æ-?ã€?性别ç‰ï¼Œä¸?能在评分模型ä¸ä½¿ç»¨ï¼Œå?¦åˆ™ä¼šè¢«ä½œä¸ºæ§è§†è€Œå¼
èµ·æ³
律诉讼，但是ä¸å›½æ²¡æœ‰æ¤ç±»é™?制。 第三﹒花æ-黶行的信绨评分系统ä¸ï¼Œå°†æ‹’ç»?的贷款绳请也纳入模型开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，招行已采绨国际通行的建模方æ³
建立了包括按æ?贷款评分模型在内的一系åˆ-庻绨模型，但在模型实际和æ
°æ?®æ»¶é›†æ–¹é?¢è¿˜å˜åœ¨ä¸€äº›å·®å¼‚å’Œä¸?足。 China Merchants Financial institution (hereinafter referred to as -œCMB-?) is 1 of the initial bank engaged in learning and adopting credit history scoring model in China considering that 2004.
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