摘要信用卡作為新興的支付工具和信用手段，以其支付結算、消費信貸和使用方便等特點，廣受消費者歡迎。伴隨著2023年12月11日中國金融市場的全面開放，國內商業銀行加大了發行信用卡的力度，大學校園是眾多銀行搶占的重要信用卡市場之一。
以及構建大學生信用指標體系，建立了一套包括個人還貸能力和還貸意願共2大類13個指標的大學生個人信用卡信用風險評價指標體系；運用隸屬度原理和層次分析法,確定了各類指標的評分函式和權重;建立了大學生信用卡信用風險評價模型
，解決信用分級缺乏依據的問題，可以有效地規避大學生信用卡風險。
最後，並給出了一些對大學生的合理性建議。
關鍵詞： 信用評價模型；信用卡風險；信用指標體系；隸屬度原理、層次分析法
一、 問題重述及分塊
問題重述：
信用卡作為新興的支付工具和信用手段，以其支付結算、消費信貸和使用方便等特點，廣受消費者歡迎。伴隨著2023年12月11日中國金融市場的全面開放，國內商業銀行加大了發行信用卡的力度，大學校園是眾多銀行搶占的重要信用卡市場之一。
但是，從第一張大學生信用卡發行開始，大學生信用卡的違規現象就日趨嚴重，信用卡風險發生的頻率也越來越高。因此，對大學生信用卡風險進行控制管理是十分必要的。找到有效規避大學生信用卡風險的方法不僅能給銀行自身帶來巨大收益，也能讓大學生建立合理的理財計畫，正確對待信用問題，最終實現雙贏，共同發展。
請對大學生進行信用卡使用現狀調查，分析大學生的收入**、消費結構以及價值觀念等特點，並利用各類資料分析大學生信用卡可能存在的風險。
從銀行角度建立大學生信用卡風險模型，如何更有效的規避大學生信用卡風險。
最後，就培養誠信意識、合理消費理念問題為當今大學生給出合理化建議。
問題分塊：
1、對大學生進行信用卡使用現狀調查，分析大學生的收入**、消費結構以及價值觀念等特點，並利用各類資料分析大學生信用卡可能存在的風險。
2、從銀行角度建立大學生信用卡風險模型，如何更有效的規避大學生信用卡風險。
3、就培養誠信意識、合理消費理念問題為當今大學生給出合理化建議。
以下，就這三個問題，分別進行了論述。
二．大學生信用卡相關情況
2.1、大學生收入**分析
大學生一般沒有固定的工作，屬於純粹的消費群體，他們的收入**包括父母、貸款、獎學金、兼職、其他**等，其中最主要的還是**於父母。
某地區對高校大學生進行了一次收入、消費調查，結果如下：
表1 收入**與支出結構一覽表
說明：「其它多種**」是指由貸款、獎學金、兼職等三項中包括其中至少兩項的各種可能的組合情況。
圖1 大學生收入**結構圖
從上圖可以看出，目前大多數的大學生的主要經濟**仍然是父母，佔到72%，而主要靠貸款、獎學金和打工獲取經濟**的學生極其有限。
2.2、大學生消費結構分析
上述調查對於消費情況的結果如下表所示：
表2資料一覽表單位：元/月
從表可以看出目前在校大學生日常生活的各項支出情況：
性別和年級對於各項支出有一定的影響：男生比女生的食品支出多，而女生比男生的服裝支出多，另外，大三學生比其他年級的學生消費額高。
取上表中最能代表平均狀況的數字，表示成佔月支出百分比的情況：
表3 消費結構百分比表單位：%
繪製餅狀圖如下:
圖2 大學生消費結構圖
從圖2可以看出，基本的飲食支出仍然佔據著大學生消費的主要部分，衣著方面也佔據著較大的份額，其餘各項較平均。
2.3大學生消費觀分析
上述調查對於大學生消費趨勢的資料如下：
表4 大學生消費變動單位：元/月
由表中資料，我們可以得到大學生消費支出結構變化趨勢
圖3 大學生消費變動趨勢圖
從上述的消費結構看，大學生的結構呈現多元化狀態。調查也發現，傳統的消費理念仍是主流。
大學生信用卡可能存在的風險：
大學生經濟獨立性差，理財觀念淡薄 ，依靠父母生活的學生佔到80%左右，即使如此，一些大學生依然大手大腳，揮霍父母來之不易的錢財，部分大學生虛榮心較重，重視品牌，喜歡攀比。而且大學生消費具有盲目性，存在隨即消費和衝動消費。但大學生沒有經濟**，消費沒有基礎，經濟的非獨立性決定了大學生自主消費經驗少，不能理性地對待消費價值與成本進行衡量。
此外，大學生自控能力不強，多數消費都是受**宣傳誘導或是受身邊同學影響而產生的隨機消費，衝動消費。
綜合前面的收入和消費分析，我們可以看出兩點：
(1) 大學生收入是具有定期性特徵的，不管靠父母的支援還是自己兼職，都是在某乙個固定的時間獲得生活費用；
(2) 大學生的消費情況卻完全不同，不是定期消費，而是一種隨意性的活動，往往都是大學生突發性消費；
所以這些就構成了收入與消費的時間不匹配，這又從乙個方面印證了大學生信用卡的必要性；而在許多成為「卡奴」的學生身上存在著嚴重的金額不匹配，所以大學生信用卡的風險就產生了。
三、 大學生信用卡風險模型
3.1模型假設
1、銀行根據如下模型資料，制定對應信用卡申請表。
2 、銀行將根據申請者所填的資訊，進行調查確定可信用度h
符號說明
3.2模型建立：
設有n個人同時申請個人信用卡. 由申請人提供的申請資料和銀行自己私下獲得的資料,按照3.3.1表1的指標評分函式,確定他們各自的可信度向量,最後將它們彙總成客戶的可信度矩陣r
式中,為第j個人的第i個信用指標的可信度評分. 每一列代表乙個申請人由13個指標得分構成的可信度向量r=
根據申請資料的真實性, 確定申請人的可信度h. 結合3.3.2個人信用指標綜合權重分布向量w 和失信度h=,就可構造出了個人信用卡信用風險評價模型：
式中,為第i個人的信用卡信用風險評分.
3.2.1個人信用指標評分標準與評分函式
本文，參考個人信用卡信用風險評價體系與模型研究[3]，將大學生信用風險評價指標體系分為還貸能力與還貸意願2類共13項指標。應用模糊數學中隸屬度函式的思想[4] ,建立了指標的可信度函式,從而保證了量化指標評分的連續性.
3.2.2個人信用指標綜合權重分布向量w和失信度h=
3.2.2.1個人信用指標綜合權重分布向量w
本文應用ahp法[5]與專家意見法分配指標的權重[6],再根據指標體系如圖2（目標層m 、準則層ai、指標層pj.）依上下層之間的隸屬關係,由專家憑經驗確定同層元素的相對重要性，建立判斷矩陣。如下：
申請人的還貸能力(a1 )比還貸意願(a2 )略微重要，，
pj 與對應ai 的判斷矩陣：，
。式中: q1 為pi ( i = 1, 2, , 8)相對於a1 的判斷矩陣; q2為pj ( j = 3, 9，10, , 13)相對於a2 的判斷矩陣.
由各級判斷矩陣求得其各指標對應的權重,結果見下表2
通過對判斷矩陣計算獲得的權重分配結果分析,專家認為,需要對準則層中2項指標的權重分配做如下調整: a1 權重為0. 6, a2 權重為0.
4.指標p1 相對於目標層m 的權重w1 計算過程如式(1)所示. 除p3 外,其他各指標相對於m 的權重計算方法與此類似,不再贅述.
w1 = 0. 6 ×0. 2927 = 0.
17561）
由於申請人家庭狀況指針對2 個準則均有影響,因此其權重應該求總
w3 = 0.6 × 0.0146 + 0.4 ×0.200 = 0.089
把處於指標體系低層的指標統一排序,就形成了乙個有13個分量組成的一維指標向量. 並根據體系結構圖所表現的關係,結合各判斷矩陣計算出的指標權重,計算出13個指標最終權重排序,從而構建出指標層的權重向量為
w = =
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