信用打分模型是一種傳統(tǒng)的信用風險量化模型，它用可觀察到的債務人特征變量計算出一個數(shù)值(即打分)來代表債務人的違約概率或者將貸款人歸類于不同的違約風險類別。

個人客戶觀察特征：收人、資產(chǎn)、年齡、職業(yè)以及居住地。

企業(yè)客戶觀察特征：現(xiàn)金流量、財務比率等。

運用信用打分模型進行信用風險分析的基本過程：

①根據(jù)經(jīng)驗或相關性分析確定特定債務人或頭寸暴露的違約風險主要與哪些經(jīng)濟或財務因素有關，模擬出特定形式的函數(shù)關系式；

②根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行回歸分析，得出各相關因素的權重以體現(xiàn)其對于借款人違約作用的大?。?/p>

③將潛在借款人相關因素的數(shù)值代人函數(shù)關系式計算出一個數(shù)值，根據(jù)該數(shù)值的大小衡量潛在借款人的信用風險水平，從而決定貸款與否。信用打分模型的關鍵在于關鍵變量的選擇和各自權重的確定。

應用較為廣泛的模型有線性概率模型、Logit模型和線性辨別分析模型。