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 -Å“Understanding 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¸Â国最æ-©ç “究和应用信用评分模型的å
†ä¸šé”¶è¡Œä¹‹ä¸€ã€‚从2004年开始，招行就开始了信用评分模型的ç “究，2007å¹´å¼€å?’完æˆ?了全国范围内的ä½?房贷款申请评分模型并于2008å¹´æÅ
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‡?Ã¥’Œç®¡ç?†çš„è¦?求，招å
†é”¶è¡Œå…¨é?¢å¼€å?’了ä½?房按æ?Â贷款ï¹’汽车消费贷款ï¹’个人消费贷款ç‰å?㍤?零售贷款业务的申请评分模型ï¹’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?Â贷款申请评分模型采用了欧美å
†ä¸šé”¶è¡Œæ™®é采用的信用模型建模方æ³
论，通过æ”¶é›†æ ·æœ¬å€ºåŠ¡äººé£Žé™©ç‰¹å¾?ä¿¡æ?¯ï¼Œç¡®å®šå¥½å客户定义å’Œè¡¨çŽ°æœŸï¼Œæ ¹æ?®å› Ã¥?˜é‡?/1分布的特点进行Logistic回å½’，以å?Šä½¿ç”¨KS统计方æ³
检验模型的预测能力ç‰确定最终模型。 由于所处政治ã€?ç»?济ã€?文化环境的ä¸?Ã¥?Œï¼Œä¸Â国锶行业的信用评分ä½”系与欧美锶行评分ä½”系在模型设计的具ä½”处ç?†ä¸Šè¿˜å˜在一些差异。相比西方先进å
†ä¸šé”¶è¡Œï¼Œä¸Â国锶行业建立和应用信用评分模型的历å?²ä»?然比较çŸÂ暂，在æ
°æ?®æ”¶é›†ç‰方é?¢è¿˜å˜在一定缺陷。这些差异和缺陷将在入模å?˜é‡?çš„ç»”果上予以åæ˜ 。 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ä¸Â国幅咘辽阔，å?„地区ç»?济å?’å±
æž?ä¸?平衡，ä¸?Ã¥?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å°’有锶行个人ä½?房贷款申请评分模型会以地区进行划分。 å†?如，在æ ·æœ¬æ
°æ?®æ–¹é?¢ï¼Œç”±äºŽç¼ºå°’æ£å¼?的验è¯?æ¸ é?”，ä¸Â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¯?，å› æ¤真实性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ç–è¦?求。å› æ¤，招å
†é”¶è¡Œåœ¨ä½¿ç”¨è¿™äº›æ
°æ?®æ-¶ä¼šæ¯”较谨慎。而西方é”¶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„信用评分系统åŠä»¥æ¯”较，å?¯ä»¥å?’现两者在评分模型的方æ³
论ã€?逻è¾’回å½’ã€?统计检验方é?¢æ¯”较一致，但在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¸Â的个人公å’Šä¿¡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， TransUnionÃ¥’Å’Equifax。而ä¸Â国央行下设的å¾?ä¿¡ä¸Â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?ä¿¡ä¸Â心ä¸?æ供电åÂ?化的批é‡?æ
°æ?®ï¼Œå› æ¤在信用评级模型开å?’ä¸Â也æ- æ³
使用。 其次，花æ-锶行的信用评分系统ä¸Â，æŸ?些人å?£ä¿¡æ?¯ï¼Œä¾‹å¦‚ç§?æ-?ã€?性别ç‰，ä¸?能在评分模型ä¸Â使用，å?¦åˆ™ä¼šè¢«ä½œä¸ºæ§视而å¼
èµ·æ³
律诉讼，但是ä¸Â国没有æ¤类é™?制。 第三ï¹’花æ-锶行的信用评分系统ä¸Â，将æ‹’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
入系统，å› æ¤在建模æ-¶æ²¡æœ‰ä½¿ç”¨ä»»ä½
æ‹’ç»?æ
°æ?®è¿›è¡Œæ¨¡åž‹çš„æ ¡æ£。 总之，招行已采用国际通行的建模方æ³
建立了包括按æ?Â贷款评分模型在内的一系åˆ-应用模型，但在模型实际å’ξ
°æ?®æ”¶é›†æ–¹é?¢è¿˜å˜在一些差异和ä¸?足。 China Merchants Financial institution (hereinafter referred to as -Å“CMB-?) is 1 of the initial bank engaged in learning and adopting credit history scoring model in China considering that 2004.
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