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    在国内，目前还没有类似的全国性的征信局信用评分，只有地方性资信公司的信用评分。比如上海资信公司推出的个人信用评分体系设立了7个评分等级，从-600分到1700分将个人信用状况详细量化，从而评出G～A 7个等级。深圳鹏元也于2005年推出了个人综合信用风险评分——鹏元800。该信用评分体系共设6个等级，从320分～800分，每80分一级，每个分数对应一个违约概率，分数越高表示违约风险越低。
三、设计（论文）的主要研究内容及预期目标
    通过信用评分的方法来分析个人客户的信用状况，可以增强个人信贷决策的科学性与公正性，并且提高个人信贷决策的效率。因此越来越多的数学方法被引入到了信用评分中，概括来看，主要分为统计和非统计两大类。统计方法主要包括判别分析、回归分析、分类树和最近邻法，非统计方法包括神经网络、遗传算法、专家系统和数学规划方法。从发展过程来看，虽然统计方法应用最早并且现在仍然是非常重要的方法。但是采用传统的评估方法对企业客户进行信用评价时，判断失误的例子经常发生，给信贷机构带来巨大损失。而采用神经网络评价系统不仅评价结果具有较高的可信度，而且可以避免信贷分析人员的主观好恶和人情关系造成的错误，它以客户的信用资料为输入，将实际的信用情况作为评价结果输出。BP神经网络的网络结构简单，算法易于编程实现；BP网络用最小均方差学习方式，只要有足够的隐层和隐结点,可以逼近任意的非线性映射关系；实证结果表明，在众多建议型神经网络算法中，BP网络具有很好的评估效果。
四、工作进度安排

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