个人信用评分模型及其应用21世纪以来，随着金融全球化趋势和金融市场的波动性日渐加剧，使得我国个人商业信用迅速得到了巨大的发展，同时也让国内银行和投资者受到了前所未有的信用风险的挑战。因此，如何对个人商业信用风险实施有效的风险管理和提高个人信用评分系统的准确率为我国金融机构所亟待解决的课题。
论文从个人信用评分模型的选题背景出发，针对当前我国个人信用分析相对薄弱的现实出发，全面研究了个人信用分析，结合两个国家信贷数据指标为样本，首先对建模数据进行描述和处理；就国内外信用评分领域实际使用较多的判别分析、Logistic回归、线性回归法、以及神经网络方法分别建立评分模型，并进行比较讨论。
最后通过对各种模型的错误分类率进行比较，观察训练样本和保样本中客户预测分类的准确率，以及考虑不同错误分类率所造成的损失估计，加以判断得出使用Logistic回归方法建立的模型目前比较适合我国商业银行。
关键词 个人信用评估；判别分析； 线性回归 ；Logistic回归 ；神经网络
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