前言

　　数据是信息的重要载体，通过数据我们可以获得潜在的知识，从而使我们具有智慧。风险管理是对系统风险进行识别、衡量、评价，以及有效处置的各种科学管理方法的总称，目的是以最低成本实现系统的最大安全保障，包括从风险识别到风险控制的全过程。随着大数据时代的到来，如何使用现代数据分析模型与技术，预测风险、评估风险、防控风险已成为管理科学所亟待研究的热点问题。

　　在我国现阶段的个人信贷市场中，一方面零售资产质量差和经营效益恶化已成为商业银行的沉重包袱，另一方面各家银行贷款行为日趋谨慎，实行严格的信贷配给制，导致了目前中小企业融资困难。因此，建立适合我国个人信贷市场的信用风险管理模型已经成为推动普惠金融发展的必然要求。同时，随着大数据时代的到来，个人金融行为信息逐步实现了联网，征信系统日趋完善，这也为实现基于客观数据的信用风险量化管理提供了可能。

　　根据学术界对于个人信用风险管理的研究情况，可以看出，虽然统计方法在个人的信用风险建模上有较好的解释性，可以通过统计推断来分析各因素对于个人信用的影响程度，但是，统计模型在高维空间中存在着难以克服的维度灾难。维度灾难可以看作这样一种现象，低维空间中变量表现相对良好的多元正态性在高维空间中将被严重破坏，随着数据维度的增加，多元统计推断有关定理将全部失效。同时，随着维度的提升，数据之间的多重相关性势必更为严重，而这种相关并不能真实反映数据间的因果关系。所以，在大数据的挑战下，传统的应用统计学方法并不足以来有效应对，数据挖掘和机器学习的有关方法正日益在该领域受到研究学者的重视。在本研究中，不仅对常用的信用风险管理模型进行了实证探索，更在模型构建的基础上提出了基于正交核的降维方法，从而为探索高维数据建模提供了一定的理论基础。

　　传统信贷市场的研究主体是公司的融资行为，而目前对于消费者融资行为的研究方兴未艾。已有的研究大多集中在宏观层次的描述上，尽管体现了该信贷市场的部分特征，但是对于该市场尚缺乏系统的理论解释，信用卡市场和互联网金融市场作为新兴的消费者融资市场尤其如此。而打破小微企业融资瓶颈，以消费信贷促进居民消费，已成为当前金融转型，实现批发金融向零售金融转变的重要方式。消费者金融市场的兴起正是顺应了零售金融的需要，为借贷双方资金匹配提供了更为便利的市场平台。因而，研究消费者融资的有关行为与风险特征，以及新兴的信用卡市场和互联网金融市场，不仅可以直接为新型金融公司进行信贷决策提供支持，同时，也可以为监管部门在消费者信贷监管方面提供理论上的指引。

　　本书通过探索目前巴塞尔协议推荐的两类违约风险度量模型，并进行相关方法的改进，结合我国上市公司以及测试数据进行校验，以期构建适合我国商业银行评估应用的违约风险度量模型。同时结合目前国内外对违约风险传染问题的研究现状，分析我国上市公司的违约相依关系，并以小世界网络分析的全新视角，分析影响违约传染的关键因素，提出适合阻断企业间违约风险传染的有效控制机制，进而，在微观研究的基础上，通过调研分析研究目前我国的消费者信贷市场发展现状与主要问题，并着重对信用卡市场和互联网金融市场中的消费者融资行为进行实证分析，希望通过数据来探索这两种新兴金融市场主体的行为特征，从而为该市场的规范发展提供一定的理论指引。具体来讲，本书的内容由以下几部分组成：

　　第一，大数据与信用风险管理。从大数据的发展历程与信用风险管理的研究对象出发，通过对消费者的初步划分，来讨论通过数据研究消费者信用的可行性和有效性。

　　第二，结构模型设计与实证。针对上市公司违约预测问题，我们按照行业类型对我国2009年的上市企业进行分层抽样，构建了小波结构模型。小波结构模型通过应用小波变换来分解上市公司日收益序列，进而对低频序列和高频序列分别构建预测模型，再依据预测模型对未来收益进行预测，最后使用小波逆变换重构预测收益序列。小波结构模型可以避免时间序列模型进行收益波动预测的累加计算过程。在结合我国上市公司的实际数据对这两种模型的校验中，可以发现小波结构模型比时序结构模型在违约预测上有更好的识别力和准确度。

　　第三，评分模型的改进与测试。针对目前在实践中最常用的支持向量机信用评分模型，我们通过研究其在大数据高维空间下的维度灾难问题，提出了正交支持向量机的方法，并验证了该方法的有关数学性质，进而通过与目前常用的特征提取方法——主成分分析、逐步回归，在German信用卡数据集上进行对比实验，交叉实验的结果表明正交支持向量机无论在评分效果上还是评分效率上都有更好的表现。

　　第四，违约传染及其性质。由于现代企业之间的相互关联日益密切，一个企业的财务不景气传染给关联经济伙伴的情况时有发生，这种现象被定义为违约传染。在学术研究中，违约传染通常使用违约相依度刻画。我们从违约相依度的Copula度量方法出发，通过定量分析研究我国部分上市公司的违约相依度，进而通过仿真方法探索上市公司违约相依的相关性质。通过研究可以发现，我国上市公司的违约相依度呈现明显的小世界网络特性，即高聚簇、短路径，核心公司的违约问题一旦出现，就可以通过金融市场的网络扩散效应，迅速传染给另一家公司。进一步，在小世界网络稳定性讨论的基础上，我们通过仿真实验，改变小世界网络的聚簇系数和链接路径长度，以及阻断机制设计，讨论了违约传染控制策略的有关方法。

　　第五，消费者融资研究。我们从消费者行为的角度出发，通过调研数据和实证分析，来研究消费者家庭融资的基本情况，进而根据马克维茨的风险配置理论，研究了消费者在进行融资决策时，通过互联网融资、传统金融机构融资以及亲友借贷选择上的最优资产配置问题。

　　第六，信用卡市场中的消费者行为研究。传统的研究结果表明，信用卡的使用可以在刺激消费、扩大内需方面起到正向的推动作用。而随着中国银行业全面进入零售时代，信用卡作为银行零售业务的先行军，也是银行业在零售领域的必争之地。我们通过研究消费者的金融知识与风险态度，消费者在使用信用卡作为支付工具与融资途径中的不同影响，来寻求能提升消费者使用信用卡融资的有效手段。进而，我们通过调研数据，分析了不同消费者的基本信息特征、家庭特征、心理活动对其使用信用卡频率和额度的影响，从而可以刻画高利润消费群体的特征。这一研究可以为信用卡客户营销提供理论支持。

　　第七，互联网融资研究。近年来，互联网金融已经广泛兴起，但作为新型的融资渠道，基于互联网的融资量仍然偏低，这极大地限制了消费信贷市场的繁荣发展。正是基于这个原因，我们从消费者融资约束的角度出发，通过调研数据和实证分析，来讨论消费者融资约束的影响因素，并以此分析互联网金融市场的发展空间。由于业务的迅速发展，空间布局成为影响互联网金融机构发展的核心要素。进而，我们通过国家统计数据，分析了目前影响互联网金融机构空间布局的关键因素，并设计了互联网金融机构空间布局评分表，从而对影响互联网金融机构布局的核心因素做了初步探讨。

　　总之，本书从信用数据开始，力图使用经典的学术分析工具来解决当今信用风险管理中的实际问题。书中的素材和数据均来自于实际工作，可以较为方便地与广大同行、读者交流使用。希望本书能在一定程度上帮助读者了解信用数据的分析方法和应用过程。

　　在本书的撰写过程中，得到了广大专家学者的支持和帮助，特别是笔者的博士生导师韩立岩教授和博士后导师廖理教授。两位教授从实际应用中对本研究给予了很大启发，并先后给予了许多宝贵的文献资料和数据资料。本书受到了国家社会科学基金青年项目（13CTJ004）及中央财经大学青年教师发展基金重点项目（QJJ1604）的支持。值此成书之际，谨在此一并表示衷心感谢。

　　千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金。一本好书需要不断锤炼和完善，笔者真诚希望与广大同行和读者多多交流，期待您的批评与建议（联系方式：hanluivy@126.com）。