随着近年一系列推动汽车消费增长的汽车金融政策的相继出台,越来越多的客户选择以消费分期的方式购置汽车,汽车消费金融市场进入了蓬勃发展阶段。同时,汽车消费金融机构日益增加,竞争日趋激烈,一定程度上导致金融机构对客户资质的审核要求有所放宽,从而使得操作风险、信用风险和市场风险等各种风险频频出现,金融机构的车贷业务逾期贷款率也随之上升,给金融机构造成严重损失。在这种情况下,相关金融机构的风险管理面临着新的挑战,风险计量的准确性和标准化成为更为重要的管理策略之一。据此背景,本论文旨在研究浙江茗发公司车贷业务中的信用风险量化评级,为解决客户审核的准确率低、效率不高和稳定性差等问题提供现实指导及定量依据。目前,浙江茗发公司对车贷客户的信用风险评级无系统化管理,员工的工作内容和程序没有规范化,仍以人工经验与主观判断为主,存在信用风险评级容易受到外部和内部因素干扰、关键风险指标不明确、无量化标准等问题。据此,论文首先利用卡方检验、独立T检验等对其车贷业务历史数据进行前期分析与整理,再利用决策树模型递归地选择最优特征原理对指标进行分箱。然后运用Logistic回归模型对23923个客户的37个指标进行运算,筛选出影响信用风险的15个关键风险指标,以此构建信用风险量化评级指标体系,并根据分数分布和公司风险原则制定量化评级指标体系方案。最后,另外整理的100个客户样本对信用风险评级体系进行效果验证。验证结果表明,量化评级体系的客户逾期情况识别正确率达到93%。本论文构建的评级体系能够准确、有效地识别出高风险客户,可为客户信用风险管理提供科学的量化依据。论文研究的主要结论与价值可总结为三个方面。一是科学量化的评级体系不仅有助于提高客户信用风险审核的准确率,而且可以预防因审核人员的能力或道德因素可能导致的风险损失;二是量化评级体系可以把客户的申请、审核时间缩减一半以上,使得公司的人工成本显著降低;三是可为公司进行客户风险的科学管理提供指导依据,实现以量化评级为主、人工核实为辅的信用风险管理体系,以增强信用风险审核的稳定性、确保风险管理更少受到人为干预,并帮助公司进行市场拓展,增强公司的业务竞争能力,提升公司车贷产品的市场占有率。