The former is because of to the influence of organizational composition on technology adoption, and the latter is dependable with theories of geography-dependent innovation diffusion.

Race is influential to the home finance loan lending disicion in Usa. Having said that, it is not important in China. Occupation and income level have greater outcome on the likelihood of finding the mortgage. I will produce a further critiria to fully grasp the pattern in China primarily based on the examine of -œUnderstanding House loan Lending Patterns-? by Issac F.

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Megbolugbe. rnStrong development in China’s housing markets.

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The housing mortgage loan in China is not extremely aged 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2004年开始，招行就开始了信砻¨è¯„åˆ†æ¨¡åž‹çš„ç « ç©¶ï¼Œ2007å¹´å¼€å?’完æˆ?了全国范围内的ä½?房贷款砻³è¯·è¯„分模型并于2008å¹´æŠ
  • 入实际庠»ç »¨ã€‚2009年，伴éš?æ–°å·´å¡žå° »å议实施对頻¶è¡Œä¿¡ç »¨é£Žé™©è®¡é‡?和管ç?†çš„è¦?求，招å
  • †é »¶è¡Œå…¨é?¢å¼€å?’了ä½?房按æ?­è´·æ¬¾ï¹’汽车消费贷款﹒个人消费贷款等å?„ç§?零堻®è´·æ¬¾ä¸šåŠ¡çš„ç »³è¯·è¯„分模型﹒行为评分模型和催栻¶è¯„分模型，并已覆盖95％以上的零堻®è´·æ¬¾ä¸šåŠ¡ã€‚ 招行的ä½?房按æ?­è´·æ¬¾ç »³è¯·è¯„分模型采砻¨äº†æ¬§ç¾Žå
  • †ä¸šé »¶è¡Œæ™®é采砻¨çš„ä¿¡ç »¨æ¨¡åž‹å»ºæ¨¡æ–¹æ³
  • 论，通过栻¶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等确定最终模型。 ç »±äºŽæ‰€å¤„æ »¿æ²»ã€?ç»?济ã€?文化环境的ä¸?å?Œï¼Œä¸­å›½é »¶è¡Œä¸šçš„ä¿¡ç »¨è¯„分你»ç³»ä¸Žæ¬§ç¾Žé »¶è¡Œè¯„分你»ç³»åœ¨æ¨¡åž‹è®¾è®¡çš„å…·ä½ »å¤„ç?†ä¸Šè¿˜å­˜åœ¨ä¸€äº›å·®å¼‚。相毠»è¥¿æ–¹å…ˆè¿›å
  • †ä¸šé »¶è¡Œï¼Œä¸­å›½é »¶è¡Œä¸šå»ºç«‹å’Œåº »ç »¨ä¿¡ç »¨è¯„分模型的历å?²ä»?然毠»è¾ƒçŸ­æš‚，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‡?çš„ç» »æžœä¸Šäºˆä»¥åæ˜ ã€‚ 毠»å¦‚，在模型设计方é?¢ï¼Œæ‹›å
  • †é »¶è¡Œä¸ªäººä½?房贷款砻³è¯·è¯„分模型使砻¨åœ°åŒºè¿›è¡Œåˆ’分（segmentation）,这是砻±äºŽä¸­å›½å¹…咘辽阠»ï¼Œå?„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，较尒有頻¶è¡Œä¸ªäººä½?房贷款砻³è¯·è¯„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?房贷款部分砻³è¯·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，并丠»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-贷款的栻¿ç­–è¦?æ±‚ã€‚å› æ­¤ï¼Œæ‹›å
  • †é »¶è¡Œåœ¨ä½¿ç »¨è¿™äº›æ
  • °æ?®æ-¶ä¼šæ¯ »è¾ƒè°¨æ…Žã€‚而西方頻¶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-é »¶è¡Œä¸Žæ‹›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-é »¶è¡Œçš„ä¿¡ç »¨è¯„分系统广泛使砻¨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砻¨æŠ¥å’Šå…¬å?¸ï¼šExperian， TransUnionå’ŒEquifax。而中国央行下设的å¾?信中心2008å¹´æ­£å¼?开始æä¾›å¾?ä¿¡æœ?务，许多贷款砻³è¯·äººå°šæ- ä¿¡ç »¨è®°å½
  • 。而丠»ç »±äºŽå¾?信中心ä¸?æ供砻µå­?化的批é‡?æ
  • °æ?®ï¼Œå› 此在信砻¨è¯„级模型开å?’中也æ- æ³
  • 使砻¨ã€‚ 其次，花æ-é »¶è¡Œçš„ä¿¡ç »¨è¯„分系统中，æŸ?些人å?£ä¿¡æ?¯ï¼Œä¾‹å¦‚ç§?æ-?ã€?性别等，ä¸?能在评分模型中使砻¨ï¼Œå?¦åˆ™ä¼šè¢«ä½œä¸ºæ­§è§†è€Œå¼
  • èµ·æ³
  • 律诉讼，但是中国没有此类é™?制。 第三﹒花æ-é »¶è¡Œçš„ä¿¡ç »¨è¯„分系统中，将拒ç»?的贷款砻³è¯·ä¹Ÿçº³å…¥æ¨¡åž‹å¼€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，招行已采砻¨å›½é™…通行的建模方æ³
  • 建立了包括按æ?­è´·æ¬¾è¯„分模型在内的一系åˆ-庠»ç »¨æ¨¡åž‹ï¼Œä½†åœ¨æ¨¡åž‹å®žé™…å’Œæ
  • °æ?®æ »¶é›†æ–¹é?¢è¿˜å­˜åœ¨ä¸€äº›å·®å¼‚å’Œä¸?足。 China Merchants Bank (hereinafter referred to as -œCMB-?) is 1 of the initial bank engaged in researching and adopting credit score scoring design in China considering the fact that 2004.

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