中国大学生信用卡风险管理模型

1、大学生信用卡消费行为及风险分析 = 1 * CHINESENUM3 一、问题提出时下，信用卡透支现象在年轻人中十分普遍，就连尚未走出校门的大学生刷卡透支也大有人在。这群人大多家庭条件很好，因为刷卡无度消费，无视了信用的重要和对未来生活的规划。但是，从第一张大学生信用卡发行开始，大学生信用卡的违规现象就日趋严重，信用卡风险发生的频率也越来越高。因此，对大学生信用卡风险进行控制管理是十分必要的。找到有效躲避大学生信用卡风险的方法不仅能给银行自身带来巨大收益，也能让大学生建立合理的理财方案，正确对待信用问题，最终实现双赢，共同开展。为了到达这样一个目的，其核心是客户大学生信等级评判的模型与算法，应该

2、从大学生的收入来源、消费结构以及价值观念等实际情况出发，为银行获得更多的利益。二、模型建立从银行的角度出发，为了更有效的躲避大学生信用卡的风险。必须考虑到持卡人不能或不愿按照信贷协议约定归还本息，从而对银行经营造成伤害的可能性，因此需要对持卡人的个人信用进行评估。国内外金融机构主要采用以下三种方法进行个人信用卡进行授信：1判断法。依赖信贷人员的工作经验和判断能力，对申请人的还贷能力和意愿进行评价，然而工作人员过大的主观决断权可能导致误判。2信用评分法。累加申请人以往各信用项上获得的点数，与事先设定的分数线比拟，进行授信判断。但这种方法对申请人未来的信用预测能力较弱。3担保转移风险法。由申请人找

3、人担保或缴纳保证金，金融机构根据实际情况，划分信用等级并授信。这种授信获得的信用卡无法摆脱其准贷记卡的性质。目前，国外信用卡授信主要使用前两种方法；受限于不健全的社会信用体系，我国信用卡机构仍以第三种方法为主。因此，为了降低信用评价中的主观因素影响和反映信用的动态变化，判别分析，回归分析，神经网络法，时间变动模型等数学方法逐渐被应用到信用评价领域。但目前神经网络方法还面临着三大问题：1难以确定神经网络的优化结构；2学习时间较长；3传统的梯度法或基于损失函数的优化方法，在有随机扰动下不能到达最正确效果，常常收敛于局部最优解。分类树等非线性方法由于存在过度拟合问题，它们对保存样品的错分率大大高于对

4、训练样品的错分率，假设仅用对训练样本的预测能力来评价模型的优劣将会因为模型过于乐观而产生误导，对保存样本的错分率才是对模型预测能力的一个较好的评估。对于Logistic回归方法而言，它的稳健性虽然较好，模型的可解释性较强，它确实缺点是预测的精度比拟差。而本文我们之所以采用k-近邻分析判别法，首先是因为k-近邻分析判别法是一种标准的非参数方法，通常被用来解决概率密度函数的估计和分类问题。而个人信用评估可以归结为对可能引起贷款风险的因素进行定性的分析，定量计算，以测量借款人的违约概率，因此可以被表述为一类分类问题，即衡量和区分不同的贷款者。因此从原理上讲，k-近邻分析判别法对个人信用评估是适用的。

5、而k-近邻分析判别法的优点是它的非参数的特点使得在特征变量的空间上对于不规那么变量的建模成为可能，与此同时，当数据为多维时，k-近邻分析判别的功能为认为优于其他非参数估计方法，比方它可以防止判别分析法中的存在的参数估计的样本偏差问题，也可以防止分类树方法中当问题的复杂性增加时分类树模型经常会出现的组合爆炸问题。对于银行的情况，划分为是否违约两个类别，每类都有标明类别的样本X个，设每个样本都有指标Z个，那么样本的指标构成一个Z维特征空间，所有的样本在这个空间里都有唯一的点与它对应。那么对于一个待测的样本A，把它放在Z维特征空间里，通过构建一个距离公式一般采用欧式空间距离公式，可以找到样本A的k个

6、近邻。又设这X个样本中,违约的有X1个，没违约的为X2个，假设，分别是k中属于X1,X2中的样本。判别函数 fA=max；可以简单对未知样本A进行评估，只要比拟A和X个类别样本之间的距离，并判定A和离它最近的样本同类。k-近邻法要求计算样本的距离，这就要求每个样本的维数必须相同。因此对样本进行了初步筛选。去样本数个，i=1，2，3=， 去维数为Z个。假设待测样本为A=，。计算它与所有的样本的距离这样得出i个距离，比拟这里的i个距离，找出最小的k个距离对应的样本点。假设其中k1个属于没违约样本点，k2个属于违约样本点k1+k2=k，k为奇数，k可根据实际情况取值。且有k1大于k2或k1小于k2，

7、那么待测样本A属于没违约样本或违约样本；假设申请人所填写呈报的数据资料中有虚假信息，核对信息的结果用失信度P表示失信度的作用有两方面，一是当事人假设提供了5项或者超过5项的指标的虚假信息，那么P=1，拒绝授信；二是，当P 1，将P值作为负面因素，从评价指标中的德育信息中直接减去P的值，然后在贷款评分中的总分变为：原总分*1-0.04P，将其作为其贷款评分的最后总分。但本文并不考虑申请人的信息虚假度，已假设其填报的信息均为真实的。三、数据的来源和模型分析11、这里我们不考虑由市场利率波动而引起的市场风险和由信用卡诈骗、网络破坏、伪冒使用等引起的欺诈风险，仅考虑信用风险。2、申请人所填写提供的信息

8、均为准确真实的。3、银行只考虑申请人填报的时候的情况，不考虑填报之后申请人评价标准中某些工程评分的改变。一模型的分析大学生信用卡，就是银行在原有信用卡功能的根底上根据大学生的特点和需求而设计的、针对大学生群体发行的、以大学生为持卡人，持卡人可在信用额度内先消费，后还款的贷记卡，并且规定不同层次大学生有不同的最高授信额度。 大学生信用卡最突出特点是它具有个人信用管理功能，发卡机构为每个持卡大学生创立个人信用档案。在学生毕业时，为其出具权威的个人信用报告，持有信用报告将增加就业成功率。毕业后也会继续信用档案的几率，依照持卡热的不同需要出具不同的信用报告，为持卡人在社会中的金融行为和其他行为提供佐证

9、。 二大学生信用卡使用现状调查：信用卡业务在欧美等兴旺国家已开展成熟，并成为银行利润主要来源之一。但在中国，信用卡行业却方兴未艾。大学生作为潜在的优质客户，已经成为各大发卡银行市场份额争夺中的热点目标，但大学生信用卡产品却存在很多问题。下面针对淄博大学生信用卡使用情况进行调查分析:图1淄博地区高校办理大学生信用卡学生比例淄博地区高校大学生拥有信用卡的数量情况如下表所示表1淄博地区高校大学生信用卡数量拥有分布表1张2-3张4-5张6张人数402311比率%61.5435.381.541.54按照算中值的计算方法，设平均拥有信用卡的数量为X1，计算可得:X1=1.7张，根据上表所示,61.54%的

10、学生到目前为止只拥有一张信用卡，而38.36%的学生拥有一张以上的信用卡。从一定意义上说，淄博地区大学生拥有信用卡的数量是微乎其微的，淄博高校大学生的信用卡市场仍需要进一步开拓。信用卡使用频率分析淄博地区高校大学生信用卡使用频率情况如下表所示：表2淄博地区高校大学生信用卡使用频率情况表65人还没怎么用过1-3次/每月4-6次/每月7-10次/每月10次以上人数1737713比率%26.1556.9210.771.544.62从调查情况来看，26.15%的学生自从办理了信用卡后还没怎么使用过。56.92%的学生平均每月使用信用卡的频率是13次，而每月使用信用卡频率在三次以上的人数占总体人数比重偏

11、小。这说明即使在已办理信用卡大学生中，信用卡的总体使用频率还是相当低的，这种现象应当引起高度的重视。信用卡的办卡意愿分析淄博地区未办理信用卡大学生办卡意愿分析：表3淄博地区未办理信用卡大学生办卡意愿分析表非常希望比拟希望不太希望不希望人数9266517比率%7.4522.63555414.38从上表可以看出，未办理信用卡的大学生中，“不太希望办卡的比率占到了调查人数的55.54%。在调查过程中，我们也了解到，大学生觉得当前的信用卡的功能依然不能满足他们的需求是不办理信用卡的重要原因。 三大学生消费来源、消费结构和消费观念调查分析： 大学生收入来源分析：大学生一般没有固定的工作，属于纯粹的消费群

12、体，他们的收入来源包括父母、贷款、奖学金、兼职、其它来源等，其中最主要的还是来源于父母。淄博高校大学生进行了一次收入、消费调查，结果如下表所示：表4收入来源与支出结构一览表工程收入来源父母父母，奖学金父母，其他来源除父母外其他来源父母，兼职各种收入来源合计人数1702720213231比例%73.2811.648.620.865.60100每月平均收入元877.5833.5782.5800861.5868.4说明:“其它多种来源是指由贷款、奖学金、兼职等三项中包括其中至少两项的各种可能的组合情况。图2淄博大学生收入来源结构图将上述数据绘制成饼形图可以更加直观的看出大学生的收入来源。从上图可以看

13、出，目前大多数大学生的主要经济仍然来源于父母，占到72%，而主要靠贷款、奖学金和打工获取经济来源的学生极其有限。四大学生消费结构的比照分析淄博地区已办理与未办理信用卡大学生的消费结构比照方下表表5淄博地区已办理与未办理信用卡大学生的消费结构比照表消费结构已办理信用卡未办理信用卡人数(人)比率(%)人数(人)比率(%)日常饮食4240.789955.62学习用品1716.53519.66外出聚会或会1817.481810.11购置电脑、 、MP3等时尚用品87.7695.05服装1817.48147.87其它0031.69总计103100178100比照分析：根据上述列表，从消费结构来看，将近半

14、数的已办理与未办理信用卡大学生月主要支出都用于日常饮食。但是，未办理信用卡的大学生用于日常饮食及买书等这类传统消费用途的消费结构比率为75.28%，明显高于已办卡大学生的57.28%。而在外出聚会或约会，购置电脑、 、MP3等时尚用品以及服装这类新型消费用途上，已办信用卡大学生的消费结构比率那么高达44.72%，接近其自身消费结构的一半。以折线图直观反映如下列图：图3淄博地区已办理与未办理信用卡大学生的消费结构比照图从上图我们可以直观看出，以红线表示的已办理信用卡大学生的消费结构在“服装项上出现了极大值点，其与未办理信用卡大学生的消费结构的最高点都出现在“日常饮食项上。淄博地区已办理与未办理信

15、用卡大学生超前消费结构比照方下表表6淄博地区已办理与未办理信用卡大学生超前消费结构比照表超前消费用途已办理信用卡未办理信用卡大学生人数人比率%人数人比率%购置电脑910.842820.14购置 910.84139.35购置MP3、MP41113.251410.07旅游2024.13525.18网上购物1819.282517.99其他1621.692417.27总计83100139100将上表直观表现成柱状图如下：图4淄博地区已办理与未办理信用卡大学生超前消费结构比照图比照分析：在所列的备选工程中，从宏观上来看，已办理信用卡的大学生与未办理信用卡的大学生结构比照的总体差异不大。从微观上分析，未办

16、理信用卡的大学生更倾向于购置电脑这样一种单次性花费金额较大的耐用型工程上，而已办理信用卡的大学生的超前消费结构那么没有此种倾向性。除此之外，无论是已办理信用卡的大学生还是未办理信用卡的大学生，都有近四分之一的同学选择将超前消费用于旅游。五大学生消费观念调查分析 图5淄博地区大学生对信用卡了解程度图根据调查的数据，淄博地区大学生对信用卡“不太了解的人数占到了被调查人数的60.60%，总体上，大学生对信用卡还是了解不多。由表中数据，我们可以得到大学生消费支出结构变化趋势表7大学生消费变动。年份总支出食品衣着学习用品交通通讯娱乐其他2002734.88360.4178.2960.9562.1745.

17、9152.4058.212003793.67376.9788.4464.8167.6655.0159.0364.912004857.16394.3099.9168.9173.6465.9166.5172.392005925.74412.43112.8773.2680.1478.9774.9380.72图6在大学生各项消费支出组合中从上图可以看出，到2005年，在大学生各项消费支出组合中，食品支出的比重会随着总支出的增加而有较大下降(降低近4.5个百分点)，但其比重仍居首位;通讯上升幅度最大(约上升2.3个百分点)，衣着支出增加1.5%。可见，随着大学生总支出的不断增加，在校大学生的消费结构也将

18、发生较为显著的变化。从上述的消费结构来看，大学生的消费结构呈现多元化状态。调查也发现，传统的理性消费观念仍是主流。绝大多数学生在消费时考虑最多的因素是商品或效劳的质量、价钱，追求物美价廉。从学习支出来看，当代大学生渴求文化知识，希望通过自身修养的提高和知识的开阔获得晋升和被赏识，得到更好的开展，这方面可以看到大学生积极向上的一面。衣着打扮支出一直增加。但是不尽人意处也大大存在，比方说:经济独立意识较弱，理财观念淡薄。依靠父母生活的学生占到80%左右，即使如此，一些大学生依然大手大脚、挥霍父母来之不易的钱财。局部大学生虚荣心较重，重视品牌，喜欢攀比。大学生消费具有盲目性，存在随机消费和冲动消费。

19、大学生没有经济来源，经济独立意识性差，消费没有根底，经济的非独立性决定了大学生自主消费经验少，不能理性地对消费价值与本钱进行衡量。大学生没有形成完整的、稳定的消费观念，自控能力不强.多数消费都是受媒体宣传诱导或是受身边同学影响而产生的随机消费、冲动消费。由此可见，大学生目前只是半成熟的消费者，他们的消费观还有待加强，他们应该更理性、更长远地看待消费问题，不能只注重眼前的享受，这些都是需要他们在以后的成长中学习和锻炼的。综合前面的收入和消费分析，我们可以看出两点:1、大学生收入是具有定期性特征的，不管是靠父母的支持还是自己兼职，都是在某一个固定的时间获得生活费用;2、而大学生的消费情况却完全不同

20、，不是定期消费，而是一种随意性的活动，往往都是大学生突发性消费;所以这就构成了收入与消费的时间不匹配，这又从一个方面印证了大学生信用卡的必要性和奉献作用;而在许多成为“卡奴的学生身上存在着严重的金额不匹配，所以大学生信用卡的风险就产生了。六大学生信用卡可能存在的风险：1大学生信用风险狭义上讲，信用风险是指由于借款人没有能力或者因为不愿履行事先定好的合约，到期没有归还银行债务，给银行造成损失的风险。但从广义上看，商业银行的信用风险指所有因客户违约所引起的风险。就信用卡而言，信用风险是指由于违约人违反规定，不能按时足额归还所欠银行贷款本息而给银行带来损失的可能性或不确定性。根据摩根斯坦利的统计，目

21、前全球信用卡平均透支利率约为23.5%，而发卡机构的平均融资本钱为5.13%，平均利差高达18.37%。大学生信用风险，指大学生持卡人透支后违反约定、不按时足额还款而给银行带来损失的不确定性。当今的大学生都出生于80年代后，既承接了上一代勤俭节约的习惯、又崇尚西方享受的生活方式。他们除了父母给与的生活费，几乎没有收入来源，而他们又处于人生观形成的阶段，消费观也不成熟，很有可能冲动消费而到期无法归还;而且许多大四即将毕业的学生毕业前大肆消费，毕业后就没了人影，这些都给银行造成了损失。据报导，来自复旦、同济、上海理工、体育学院等9所大学的68名大学生，因毕业后并未依照合同约定按期还款，被中国农业银

22、行上海市五角场支行起诉，涉案标的共计7628055元。某开展银行对于400名信用卡欠款人士进行了一次调查，调查采用 采访和电脑记录统计的手段。该调查的数据如下表8使用信用卡的年龄组别:18一29岁，320人，占到80%;还款能力人数占百分比不具备12030%不肯定19949.75%月收入1000元以下358.75%1000-2000元21052.5%1000-4000元14035%过去一年是否可以每月还清信用卡欠款:图7 从以上调查数据可以看出，使用信用卡人士的年龄组别主要集中在18一29岁之间，人数高达80%;月收入低于2000元的比例也到达61.25%。信用卡这种提前消费方式的观念受到了与

23、追逐时尚和享受物质生活的年轻一代的大力追捧。大学生群体拥有着高违约群体的这两种显著特征，在违约人群中必然占有一席之地，面对如此高的违约率，银行必须引起足够的重视来应对损失和风险。 所以，大学生信用风险是最主要的风险，而归根结底是大学生缺乏诚信意识和责任感造成的。大学生诚信缺失还表现在思想、学习、生活等方面，包括作业抄袭司空见惯、考试作弊屡禁不止、英语四、六级考试找枪手代考、简历作假等，最有代表性的是国家助学贷款拖欠不还。国家助学贷款是在社会主义市场经济条件下，国家运用金融手段，加大对高校经济困难学生资助力度而采取的一项重要举措，也是进一步完善资助经济困难学生完成学业的制度创新，助学贷款业务帮助

24、许多贫困学生实现了上大学的愿望。然而，由于缺乏有效信用保证机制，助学贷款逐渐从还贷顶峰转化为违约顶峰。据调查国有商业银行国家助学贷款坏账比例高达10%，某些地方违约率达30%，远远高于社会公民1%的比例。由于坏账比率过高，全国己有100多所高校被银行列入暂停发放助学贷款的“黑名单。更有甚者，少数大学生隐瞒家庭真实情况，出具虚假贫困证明骗取助学贷款。这些现象不仅反映了当前大学生令人担忧的思想道德状况，同时折射出高校思想道德教育的缺乏。2发行重“量不重“质风险银行在发行信用卡过程中积极“圈地，重视大学生信用卡发行规模，但总体盈利水平不高。推广过程中，人情占主要因素。对淄博地区大学生进行的问卷调查显

25、示，有67.69%的学生办理信用卡，是受人情因素的影响。致使大量“睡眠卡和“无效卡充满市场，造成总体运营本钱过高，资源配置不理想。 3.大学生欺诈风险信用卡欺诈风险是指不法分子恶意透支、骗取、冒用、使用伪造或作废的信用卡以及特约单位诈骗给银行造成经济损失的可能性。大学生欺诈风险那么指大学生欺诈行为给银行带来的风险。大学生欺诈风险主要是透支过度最后欠款不还，但是同一般信用卡的欺诈风险相比，大学生欺诈风险又分为两种情况一是恶意透支引发的欺诈风险，这是同一般信用卡欺诈相同的，大学生透支的目的就是为了违约;二是善意透支引发的欺诈，这类违约者认为自己能够负担起自己的消费，但是当还款期限到来时却又不能足额

26、还款，造成所欠金额越来越大，以致最后不能还款只有违约。大学生欺诈风险也存在高科技伪造信用卡的案例，由于许多大学生拥有较强的理论背景和专业知识，他们进行高科技伪造信用卡透支给银行和社会带来了极大的损失和威胁。据银联资料，2005年我国信用卡欺诈造成的损失到达1亿多元;对上海市商业银行进行的调查显示，信用卡欺诈率也远远高于同期大中华区和亚太区的欺诈率水平4.收单风险主要包括三种情况(l)收款员没有按操作规定，核对止付名单、身份证和预留签字，接受了本应止付的信用卡，造成经济损失;(2)收款员压印签购单时，没有将信用卡号压印在单据上，造成“无卡号单据，使发卡行无法与其结算;(3)持卡人超限额消费，收款

27、员不征询授权或采取分单压印避开授权，导致信用失控。大学生信用卡收单风险同一般信用卡收单风险几乎相同。 四、模型的求解 鉴于模型计算距离较繁杂，仅使用一个小样本数据来对其应用情况进行介绍。这里我们取i=30，Z=29，找了30个样本，29个相关因素。其中30个样本中有20个为无违约样本N，10个为违约样本Y。 根据资料，我们对个人信用相关因素进行了相应的分值假设。如下表大学生信用综合评价分类工程分值学生的自然背景情况年龄275性别男1女2学历本科3专科2婚姻状况未婚1已婚无子女2已婚有子女3健康状况有病史1无病史3家庭所在地城市2农村1父母的年龄4050251601600单亲-1父母已故-2父母

28、的月收入5000220005000120000学籍以及在校情况学校的类别重点大学5一般大学3专业信息热门专业8一般专业5冷门专业3学习成绩集排名第一档16第二档12第三档8第四档4德育评价信息第一档8第二档6第三档4出勤记录90%100%570%90%470%3奖励处分情况奖励5处分0无3图书馆借阅情况无罚款61次罚款42次罚款23次罚款14次及以上罚款0转学、退学、出国、休学、开除转学1在校0出国2休学1开除0学生收入和支出情况普通奖学金一等4二等3三等2其他1年底奖学金一等4二等3三等2其他1打工收入有1无0股票收入有1无0其他收入有1无0每月生活费15004个人储蓄50004个人保险记录

29、有1无0助学贷款情况还贷途径个人工作后收入2依靠亲戚朋友1其他0担保人 介绍人和见证人情况有1无0与经办银行的主动联系程度按时联系3偶尔联系1不联系0在校还贷记录没有调查记录0一次失信-1屡次失信-3无失信3 持有卡数目3张及以上0211305样本数据集样本序号是否违 约1N31313221538853202N31213222388843603N32313121584640204N513232115516855625N423132213312853616N323132-205816855607N323132215812855408N212111213312443109N312131103588

30、436110N323132125348534011N422112-113346336012N3121122135124536013N323132225888336114N2231320038128536015N5131312133168534216N3121312135126454017N323131223386352018N313132225848536019N4132322258126556120N3231312155126530021Y222112125844501022Y3221321138128332023Y323132223348436024Y3131322255166556125

31、Y312131215384304126Y3131312133128336027Y413132225386551028Y322131-1135128556029Y2131322258124536030Y3131322258885540样本序号144000211213312210113212010333210011021333444000341213305440012412010163410111101335723100211210-13833001211113339110001100113510120004212033311220012112133112431002112013113230013

32、11001331434110211213051544001211210-111622100111211051733100211213011812011221201331912101211211312033101211000332121000341213332244100211201352342000311210332434111311211332521001211203332633001111113332712000321203312834101111211-132934100221210333021000211210-13以上为样本数据。对于待测数据A，那么根据大学生评分表来填写个人实际评分

33、分值情况。我们这里根据资料设计了一组数据年龄性别学历婚姻状况健康状况家庭所在地父母年龄父母月收入学校类别专业信息学习成绩及排名德育评价信息出勤记录奖励处分分值313131225512655图书借阅转学，在校普通奖学金年底奖学金打工收入股票收入其他收入每月生活费个人储蓄个人保险记录还贷途径担保人与银行联系在校还贷记录持有卡数目602300121121100通过matlab编程来实现距离的计算得到样本序列123456789距离8.12407.549812.00007.81026.08289.84897.68118.54409.05541011121314151617181910.677110.63

34、016.00008.00008.12407.28016.324610.24705.09905.0990202122232425262728298.246213.15299.380810.44036.40319.32746.78238.18545.83107.70711通过表格，可以明显的看出待测数据与样本之间的距离。只要找出待识别样本的k个近邻并判断起归属 假设，选择k=5，与待测点最接近的样本点分别为样本3，样本10，样本11，样本21，样本23。其中样本3，10，11为无违约，样本21，23为违约，k1k2,所以待测点为无违约样本。k-近邻判别结果均与实际相符，可以用于实际的大样本的个人信

35、用评估。实际上，如果用更多的样本计算，得到的结果更精确。 为了减少风险，如果判定给予贷款，以个人的评价综合分数来决定贷款的金额上限，根据资料个人综合分值 贷款金额(元)9680000五、结论与分析培养大学生诚信意识6一社会德育宣传标准化和校园道德教育系统化相结合引导大学生养成诚信的意识。在开展社会德育宣传活动时要使全社会的人们都认识到诚信的重要性不守信给社会给国家带来的危害，强化守诚信荣耀、不守诚信可耻的观念形成守诚信者受尊重、不守诚信者遭鄙视的社会气氛“从单位到社区到家庭，开展不同形式的宣传活动，可以是具体事例、文艺节目等等，造成强大的声势，人人做守诚信的人大学生道德教育的系统化必须在现实中

36、具有实效性要针对大学生自身的特点确立以诚信为本的德育内容“大学生思想活泼，善于接受新鲜事物，有自己的见解和观念因此对大学生进行诚信培养要做到以下三点第一德育课程设置的科学性“大学德育教育内容不应该是对中小学德育内容的重复，而应该确立自己的内容，例如人生道路的选择婚姻家庭观念、工作态度、人际关系处理等专题内容据了解，复旦大学从，778年起开设了一门信用教育课“大学德育教育的内容要有针对性和现实性，同时教学的手段要多样性，提倡案例教学，鼓励学生平等发言，自由讨论，营造一个良好的气氛让大学生真实地感受到诚信的价值第二，诚信理论上的研究具有先导性“诚信原那么随着市场经济的开展，其作用和内涵也在不断开展

37、，作为大学德育教育，要在老师教和学生学的过程中，不断开掘诚信原那么理论上的新观念，以此促进大学生在学习中思考，在思考中学习，强化他们的诚信意识第三大学生诚信教育社会实践的多样性对于德育教育最好的方法是实践，广泛地让大学生深入社会，深入生活，运用诚信原那么观察社会上的诚信行为和不诚信行为，了解广阔人民群众对诚信原那么的态度，分析我国诚信的现状和开展趋势“通过大量的社会实践，相信大学生会对诚信有更明确更深刻的认识和思索还要强调社会宣传和校园道德教育必须坚持长期性、连贯性，不能成为一时之时尚二 建立多层次的法律制度，以保障社会的信用秩序，引导大学生老实守信信用不仅是处事为人的道德问题，也是涉及各方利

38、益的经济问题，故而对于一些行使权利的行为和履行义务或职责的行为，应该用法律来加以明确的规定，同时，对于一些有意失信而谋财的行为，应该给予法律的制裁“必须通过法制来标准信用行为，形成政府、企业和人完整的良性的信用链条在此特别要强调高校的校纪校规要能充分表达诚信的价值观例如，优秀学生的评定制度，优秀干部的选任制度，奖学金的评选制度，学生违纪违规的惩罚制度，都要表达诚信的根本内涵要求，这样的制度才能得到学生的自觉执行，起到预期的标准作用，使大学生在校期间就形成用诚信规那么约束自己行为的良好习惯。培养大学生理性消费观3大学生消费观念的塑造和培养更突出而直接地影响着其一生的品德行为, 从而影响着国家以后

39、的开展前途。因此,家庭、学校和社会加强对大学生信用卡知识的教育和正确的消费、理财观念的培养是当务之急。大学生信用卡消费, 需要更多的理智。( 一) 银行加大信用卡审核力度, 提高学生风险意识各大银行在不遗余力的宣传大学生信用卡的同时, 还应该注意进行培养大学生的理财教育。不少业务员在对大学生推销信用卡时往往强调那些诱人条件, 却没有向他们传输正确的信用卡知识。此外, 大多数学生毕竟还没有自主经济能力, 有关方面应该完善学生资质的审核机制, 提高大学生信用卡办理门槛。信用卡可透支, 有一定的免息期, 但如果到期不还款, 不仅会面临罚息, 还会留下不良的个人信用记录, 这个简单的道理却不是每个大学

40、生都明白的。学生信用卡知识的匮乏和信用意识的不到位以及消费能力、还款能力较低, 导致了很多大学生不懂理财, 拖欠银行贷款。根据中国人民银行?银行卡业务管理方法?规定, 透支期限一到, 银行将立即通知信用卡持有人归还欠款, 并支付相应的透支款利息, 对信用卡透支5 000 元以上, 银行经三个月催收未还的, 将以诈骗罪追究其刑事责任。就学生而言,临时应急、分期付款应是信用卡的主要功能, 商业银行不应鼓励学生盲目透支消费。大学生的大件消费品主要是电脑、 、MP3、数码相机及电子词典等学习用具, 商业银行可与商场联名推出可分期付款的信用卡。( 二) 高校加强大学生的理财教育, 建立良好的城信环境在我

41、国, 大学的理财教育仍然十分滞后, 如学生信用卡知识的匮乏和信用意识的不到位等问题。大学生过度负债消费加重家庭的经济负担, 影响其身心健康成长, 不仅无助于学生宽容态度的形成, 还会对贫困学生造成心理反差, 导致对财富的仇视、反感, 进入社会后不能树立正确的财富观。针对大学生开设金融、消费、理财方面的课程。尽管新生入学时, 一些学校就开设了大学生思想道德修养的相关课程, 但其中“消费道德教育却一直是空白地带。根据大学生年龄和消费行为特点, 以强调“合理与适度消费, 反对过度消费、高消费、超前消费, 提倡“量入为出有方案地消费等为主要内容的“消费道德教育。类似于当前的大学生炒股现象的炽热, 学校

42、更应该让学生多了解一些金融方面的知识, 要让学生在读书时学会理财, 建立良好的城信环境。培养大学生的责任意识, 对自己负责、对社会负责, 具有独立的意识与理智消费的观念, 培养大学生的信用体系意识和信用道德。逐步健全和完善学生“自主开展的机制。如奖学金制度, 勤工助学制度方面, 开拓学生的经济来源。各银行在发行信用卡的同时, 高校应该在大学内开设信用卡专题讲座, 邀请银行资深专家向学生们传授相关知识。k-近邻判别在应用与个人信用评估的过程中，优点是计算比拟简单，结果较直观，但是没有考虑到分类的风险，所以在分类中的错误代价很大的时候，会产生很大的风险。这就是信用评估中常常要面对的所谓的误判；误判

43、一般分为两类：第一类错误与第二类错误。在统计学中，第一类错误称为拒真，是指将正常的借款人预测为违约；第二类错误成为纳伪，是指将违约的借款人预测为正常。研究说明，在商业银行信用风险管理中，第一类错误的本钱远远高于第二类错误。因此，在模型的设计中应考虑不同的错误本钱，能使预测模型在同样的预测精度下，尽可能地减少本钱高的第一类错误。 参考文献1林凯，胡飞龙，严思瑶 ，大学生信用卡市场调查分析及产品创新设计，20212迟春娟 ，大学生信用卡的风险管理研究，20073钟淑萍，培养大学生理对大学生“卡奴现象的思考，20214姜明辉，王雅林，k-近邻判别分析法在个人信用评估中的应用，20045李丽华，李娜，

44、李建红，大学生信用评价系统的设计与应用，20076陈燕，王学峰，浅析如何培养当代大学生的诚信问题，2002，10附录x=3,1,3,1,3,2,2,1,5,3,8,8,5,3,2,0,4,4,0,0,0,2,1,1,2,1,3,3,1;.3,1,2,1,3,2,2,2,3,8,8,8,4,3,6,0,2,1,0,1,1,3,2,1,2,0,1,0,3;.3,1,3,1,3,1,2,1,5,8,4,6,4,0,2,0,3,2,1,0,0,1,1,0,2,1,3,3,3;.5,1,3,2,3,2,1,1,5,5,16,8,5,5,6,2,4,4,0,0,0,3,4,1,2,1,3,3,0;.4,2

45、,3,1,3,2,2,1,3,3,12,8,5,3,6,1,4,4,0,0,1,2,4,1,2,0,1,0,1;.3,2,3,1,3,2,-2,0,5,8,16,8,5,5,6,0,3,4,1,0,1,1,1,1,0,1,3,3,5;.3,2,3,1,3,2,2,1,5,8,12,4,4,3,1,0,2,3,1,0,0,2,1,1,2,1,0,-1,3;.2,1,2,1,1,1,2,1,3,3,12,4,4,3,1,0,3,3,0,0,1,2,1,1,1,1,3,3,3;.3,1,2,1,3,1,1,0,3,5,8,8,4,3,6,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,1,1,3,5;.3,

46、2,3,1,3,2,1,2,5,3,4,8,5,3,4,0,1,2,0,0,0,4,2,1,2,0,3,3,3;.4,2,2,1,1,2,-1,1,3,3,4,6,3,3,6,0,2,2,0,0,1,2,1,1,2,1,3,3,1;.3,1,2,1,1,2,2,1,3,5,12,4,5,3,6,0,4,3,1,0,0,2,1,1,2,0,1,3,1;.3,2,3,1,3,2,2,2,5,8,8,8,3,3,6,1,2,3,0,0,1,3,1,1,0,0,1,3,3;.2,2,3,1,3,2,0,0,3,8,12,8,5,3,6,0,3,4,1,1,0,2,1,1,2,1,3,0,5;.5,1,

47、3,1,3,1,2,1,3,3,16,8,5,3,4,2,4,4,0,0,1,2,1,1,2,1,0,-1,1;.3,1,2,1,3,1,2,1,3,5,12,6,4,5,4,0,2,2,1,0,0,1,1,1,2,1,1,0,5;.3,2,3,1,3,1,2,2,3,3,8,6,3,5,2,0,3,3,1,0,0,2,1,1,2,1,3,0,1;.3,1,3,1,3,2,2,2,5,8,4,8,5,3,6,0,1,2,0,1,1,2,2,1,2,0,1,3,3;.4,1,3,2,3,2,2,2,5,8,12,6,5,5,6,1,1,2,1,0,1,2,1,1,2,1,1,3,1;.3,2,3,1,3,1,2,1,5,5,12,6,5,3,0,0,3