个人征信记录名词和符号意义解读 本文关键词：符号，名词，征信，解读，意义
个人征信记录名词和符号意义解读 本文简介：个人征信记录名词和符号意义解读随着央行个人征信系统的开放,许多市民越来越重视个人征信记录,纷纷查询。而查到的记录中,有一些字符看不懂。近日,多位市民表示，在进行个人征信记录查询中，对征信记录中的一些名词和符号意义疑问较多。据中国人民银行相关部门工作人员介绍,个人信用报告包括个人基本信息、信用概要、信
个人征信记录名词和符号意义解读 本文内容：
个人征信记录名词和符号意义解读
随着央行个人征信系统的开放,许多市民越来越重视个人征信记录,纷纷查询。而查到的记录中,有一些字符看不懂。
近日,多位市民表示，在进行个人征信记录查询中，对征信记录中的一些名词和符号意义疑问较多。据中国人民银行相关部门工作人员介绍,个人信用报告包括个人基本信息、信用概要、信贷交易信息明晰和查询记录。网上查询所生成的信用报告中,信贷记录的账户数最为复杂,常容易弄混。账户数包括信用卡和各项贷款数目,但并不等同。双币信用卡为两个账户,即账户数显示为2。
在公共记录中,所有次数为最近5年的欠税记录、法院民事判决记录、强制执行记录、行政处罚记录、电信欠费记录的总和。查询记录的次数则逐一反映被查询的详细信息,包括查询时间、查询机构或个人、查询理由。
人行工作人员介绍,征信报告中以下符号各有意义:“N”为正常；“*”为本月没有还款历史、还款周期大于月的数据、还款频率为不定期等；“/”为未开立账户,数字1到7为逾期天数,分别代表1到30天、31到60天、61到90天以此类推,7代表180天以上。“C”为贷款结清,包括正常结清、提前结清、以资抵债结清、担保人代还结清等情况；“D”为担保人代还；“Z”为以资抵债,表示借款人的该笔贷款已通过以资抵债的方式进行还款。仅指以资抵债部分。
工作人员表示,网站征信系统的查询结果,只在平台保留7个工作日,过期后会被清除,查询后可以打印报告留用。
篇2：人民银行征信中心介绍
人民银行征信中心介绍 本文关键词：人民银行，征信，介绍，中心
人民银行征信中心介绍 本文简介：人民银行征信中心介绍马永顺律师推荐2006年3月，经中编办批准，中国人民银行设立中国人民银行征信中心，作为直属事业单位专门负责企业和个人征信系统（即金融信用信息基础数据库，又称企业和个人信用信息基础数据库）的建设、运行和维护。同时为落实《物权法》关于应收账款质押登记职责规定，征信中心于2007年10
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人民银行征信中心介绍
马永顺律师推荐
2006年3月，经中编办批准，中国人民银行设立中国人民银行征信中心，作为直属事业单位专门负责企业和个人征信系统（即金融信用信息基础数据库，又称企业和个人信用信息基础数据库）的建设、运行和维护。同时为落实《物权法》关于应收账款质押登记职责规定，征信中心于2007年10月1日建成应收账款质押登记系统并对外提供服务。2008年5月，征信中心正式在上海举行了挂牌仪式，注册地为上海市浦东新区。2013年3月15日施行的《征信业管理条例》（简称《条例》），明确了征信系统是由国家设立的金融信用信息基础数据库定位。目前，征信中心在全国31个省和5个计划单列市设有征信分中心。
作为专业化征信机构，征信中心依法履职，积极推进征信系统建设，保障系统安全稳定运行，加快系统升级优化，深入推进服务转型，加强产品研发与应用，切实维护信息主体合法权益，充分发挥征信系统作为我国重要金融基础设施作用，为推动社会信用体系建设做出了积极的贡献。
建成全球规模最大的征信系统。1997年，人民银行开始筹建银行信贷登记咨询系统（企业征信系统的前身）。自2004年至2006年，人民银行组织金融机构建成全国集中统一的企业和个人征信系统。今天的征信系统，已经建设成为世界规模最大、收录人数最多、收集信息全面、覆盖范围和使用广泛的信用信息基础数据库，基本上为国内每一个有信用活动的企业和个人建立了信用档案。截至2013年11月底，征信系统收录自然人8.3亿多，收录企业及其他组织近2000万户。征信系统全面收集企业和个人的信息。其中，以银行信贷信息为核心，还包括社保、公积金、环保、欠税、民事裁决与执行等公共信息。接入了商业银行、农村信用社、信托公司、财务公司、汽车金融公司、小额贷款公司等各类放贷机构；征信系统的信息查询端口遍布全国各地的金融机构网点，信用信息服务网络覆盖全国。形成了以企业和个人信用报告为核心的征信产品体系，征信中心出具的信用报告已经成为国内企业和个人的“经济身份证”。
征信系统应用广泛、成效显著。征信系统已经在金融机构信用风险管理中广泛应用，有效解决了信息不对称问题，提高了社会公众融资的便利性，创造了更多的融资机会，促进了信贷市场发展。征信系统的广泛应用，显著提高了社会信用意识，在全社会形成“守信激励、失信惩戒”的激励约束机制。
今后，征信中心将继续深化服务转型，全面提升可持续发展的能力和水平，把征信系统建设好，努力为全社会提供更加优质高效的征信产品和服务，继续为我国金融体系稳定、社会信用环境改善发挥作用。
主要职责：
1.负责拟订全国统一的企业和个人信用信息基础数据库和动产融资登记系统建设的发展规划。
2.承担全国统一的企业和个人信用信息基础数据库和动产融资登记系统建设、并负责运行、维护和管理。
3.根据国家相关法规及规章，组织实施全国统一的企业和个人信用信息基础数据库、动产融资登记系统运行工作。
4.负责制订全国统一的企业和个人信用信息基础数据库、动产融资登记系统运行和维护的内部管理制度和业务技术标准。
5.负责与商业银行及有关方面的业务技术联系协调工作，采集企业和个人的信用信息。
6.负责汇总和分析全国统一的企业和个人信用信息基础数据库中的数据信息，及时提出分析报告。
7.依法向商业银行及有关方面提供企业和个人的信用信息服务，及其增值应用和市场推广。
8.依法受理全国统一的企业和个人信用信息基础数据库和动产融资登记系统运行中的异议。
9.负责组织全国统一的企业和个人信用信息基础数据库和动产融资登记系统业务知识及产品的培训。
10.负责组织推进金融业统一征信平台建设。
11.中国人民银行授权或交办的其他事项。
组织结构
征信中心内设16个部门，另设基建部为临时机构，并在31个省（直辖市、自治区）和大连、青岛、宁波、厦门、深圳5个计划单列市及温州金融综合改革试验区设立了征信分中心。
篇3：个人征信对发展消费信贷贡献度研究基于中部六省
个人征信对发展消费信贷贡献度研究基于中部六省 本文关键词：征信，消费信贷，贡献，研究，发展
个人征信对发展消费信贷贡献度研究基于中部六省 本文简介：个人征信对发展消费信贷贡献度研究———基于中部六省的分析摘要:为了厘清个人征信对发展消费信贷贡献度,本文利用中部六省2008年的年度数据,将个人征信与其他影响消费信贷的社会经济因素联合起来考察,从数量上研究了个人征信对消费信贷的静态贡献度,以期对加快个人征信建设,促进消费信贷开展提供一些启示和借鉴。
个人征信对发展消费信贷贡献度研究基于中部六省 本文内容：
个人征信对发展消费信贷贡献度研究———基于中部六省的分析
摘要:为了厘清个人征信对发展消费信贷贡献度,本文利用中部六省2008年的年度数据,将个人征信与其他影响消费信贷的社会经济因素联合起来考察,从数量上研究了个人征信对消费信贷的静态贡献度,以期对加快个人征信建设,促进消费信贷开展提供一些启示和借鉴。
关键词:个人征信;消费信贷;贡献度
一、引言
银行作为消费信贷的经营主体,需要深入了解和掌握借款人的真实信用状况,包括其偿债能力和偿债意愿;而借款人为了获得银行消费信贷,则倾向于隐藏对自己不利的信息。这种借贷双方的信息不对称,导致了大量的道德风险和逆向选择,妨碍了消费信贷市场的持续、稳定、健康发展。个人征信正是为解决上述信息不对称而设计的应对方案,它通过收集和共享借款人信用品质的方式,满足了银行等放贷机构的信息需求,进而推动了消费信贷市场的良性发展。对于个人征信的积极作用及存在的问题,现有的文献已经有不少研究,这些研究主要是感性的、片面的,尚未综合考虑一些重要社会经济因素(如个人可支配收入、社会保障水平、利率高低、法律环境等)对消费信贷供给量的影响。因此,为了进一步厘清个人征信在影响消费信贷的诸多因素中的地位,有必要将个人征信与其他影响消费信贷的社会经济因素联合起来考察,明确目前个人征信对消费信贷发展的具体贡献度或影响力。
二、个人征信对消费信贷发展贡献度实证分析
由于个人征信工作在我国开展不到3年,从数量上讲,尚不足以使用统计技术进行时序分析,再加之相关数据的可得性考量,我们选择用中部六省2008年的年度数据,从数量上研究个人征信对消费信贷的静态贡献度和相关性。
(一)变量选择1.城镇居民可支配收入。收入作为一种衡量财富的标志,是消费能力的一个主要影响因素,因此也是影响信贷消费的主要因素。由于目前我省农村居民的消费信贷规模还很小,因此我们将城镇居民可支配收入作为衡量收入的变量;
2.社会保障总支出。社会保障因素会影响人们的未来支出预期,因此对人们的当期消费也具有重要影响,我们将社保总支出作为社会保障因素变量;3.银行债权司法保护评价。法制环境的优劣、对信贷人债权的保护力度,也是影响银行类金融机构提供消费信贷服务的一项重要考虑因素。虽然在目前我国市场化条件还不充分的情况下,其影响力可能有限,但是我们仍然将其纳入分析范围。本文通过对银行相关工作人员的问卷调查,得到银行对当地法制环境的评价,因此我们将“银行债权受司法保护的水平评价”作为评价当地法制环境的指标;
4.消费信贷利率。利率作为资金的使用价格消费信贷具有实质性影响,虽然在目前的利率市场化进程中,利率的波动幅度还有限,但是各地利率水平的差异也能体现出对消费信贷的影响,因此我们将“金融机构实际执行的个人1年期贷款加权平均利率”指标作为影响消费信贷的价格因素。5.个人征信查询量。作为本文分析的核心,征信系统披露的信息对信贷消费的影响,是我们重点要分析的内容,虽然其影响力大小还不确定,但是我们也将它列入测算模型中,根据目前数据的可得性,我们使用查询量指标来衡量信息披露的大小。除以上因素外,还有影响消费信贷的诸多因素,如金融生态环境、金融创新等,但是根据我们所要分析的主要问题,结合数据的可得性,本文主要选取上述五个指标作为自变量,选取个人消费信贷作为因变量。需要说明的是,这里所说的自变量和因变量,仅仅是针对变量在模型中的位置而言,并不表示变量间的因果关系,因为从某种程度上说,收入水平的变化会引起消费的变化,但是消费的变化也会引起社会总收入的变化,在这种因果关系以及函数形式不明确的情况下,我们所测算出的参数的意义仅仅在于衡量变量间的共变趋势。
(二)样本选择及模型分析在研究模型中,我们选取中部六省作为样本,对数据作对数处理,模型采用线性的形式。L
=C
+α*I+β*T+γ*S+δ*R
+λ*E其中:
L为个人消费信贷余额的自然对数;
I为城镇居民可支配收入的自然对数;
T为个人征信系统查询次数的自然对数;
S为社会保障总支出的自然对数;
R为金融机构实际执行的个人1年期贷款加权平均利率的自然对数;
E为银行债权受司法保护的水平评价(百分制)的自然对数;α、β、γ、δ、λ分别为五个变量对个人消费信贷的弹性系数;
C为常数项。根据样本数据,用Eviews软件对上述线性方程进行回归,结果如下:0·94,但是变量I、S、R的回归系数t检验都不太显著,与现实状况不太符合,说明自变量之间存在着多重共线性问题。从下表中解释变量的相关系数矩阵上我们可以看出,解释变量间存在着较明显的相关性。为降低参数之间较强相关性对模型分析解释力的负面影响,我们可以采用正交化方法来分离出各自变量对因变量的纯粹影响力。正交化属于一种计算方法而非单纯的参数估计方法,在计算过程中通过将有共同变化趋势的向量分解为相互正交的两个向量,从而分离出各变量单独的纯粹影响力。具体测算的方程如下:L
=C11+β11*T11+υ11υ11=C12+γ11*S11+υ12υ12=C13+θ11*R11+υ13υ13=C14+λ11*E11+υ14I=C15+β12*T12+ν11ν11=C16+γ12*S12+ν12ν12=C17+θ12*R12+ν13ν13=C18+λ12*E12+ν14ν14=C19+α12*ν14+ω1
α(个人消费信贷对居民可
支配收入的弹性系数
)L
=C21+α21*I21+υ21υ21=C22+γ21*S21+υ22υ23=C23+θ21*R21+υ23υ23=C24+λ21*E21+υ24T
=C25+α22*I22+ν21ν21=C26+γ22*S22+ν22ν22=C27+θ22*R22+ν23ν13=C28+λ22*E22+ν24ν24=C29+β*ν24+ω2
β(个人消费信贷对征信系
统查询次数的弹性系数
)L
=C31+α31*I31+υ31υ31=C32+β31*S31+υ32υ32=C33+θ31*R31+υ33υ33=C34+λ31*E31+υ34S
=C35+α32*I32+ν31ν31=C36+β32*T32+ν32ν32=C37+θ32*R32+ν33ν33=C38+λ32*E32+ν34ν34=C39+γ*ν34+ω3
γ(个人消费信贷对社保支
出的弹性系数
)L
=C41+α41*I41+υ41υ41=C42+β41*T41+υ42υ42=C43+γ41*S41+υ43υ43=C44+λ41*E41+υ44T
=C45+α42*I42+ν41ν41=C46+β42*T42+ν42ν42=C47+γ42*R42+ν43ν43=C48+λ42*E42+ν44ν44=C49+θ*ν44+ω4
θ(个人消费信贷对利率的
弹性系数)
51+α51*I51+υ51υ51=C52+β51*T51+υ52υ52=C53+θ51*R51+υ53υ53=C54+λ51*R51+υ54E
=C55+α52*I52+ν51ν51=C56+β52*T52+ν52ν52=C57+γ52*R52+ν53ν53=C58+θ52*R52+ν54ν54=C59+λ*ν54+ω5
θ(个人消费信贷对法制环
境水平的弹性系数
)
根据以上方程,我们可以得到2008年中部六省消费信贷分别受居民可支配收入、征信系统信息查询量、社会保障程度、资金价格以及法治环境等因素的共变影响度,测算的偏回归系数为消费信贷对各因素的弹性系数,结果如下:L
=0·24*I+1·1*T+0·66*S+1·18*R
-0·69*E通过计算结果我们发现,个人征信对消费信贷投放量的贡献度仅次于利率,当征信系统信息查询次数增加1%,个人消费信贷余额会相应增加1·1%,可见个人征信在消费信贷发展中具有相当重要的影响力,这与我们前述理论和实际分析的情况是基本吻合的。目前各银行将个人信用记录作为审批消费信贷的重要参考和决策依据,已在相当程度上确确实实影响了消费信贷的投放量。模型结果中,利率高低与消费信贷余额正相关可能是消费信贷余额中中长期的住房消费贷款的高占比与我们考察的与借款人信用品质相关度较高的短期利率存在差异有关;而法制保障评价与个人消费信贷余额负相关则可能是当前信贷人保护弱化条件下消费信贷业务量大的银行面临较多债权损失概率的反映。
三、结论和建议
随着经济的扩张、借款人跨区域经济活动的现象日益普遍,使得银行全面、深入掌握借款人资信状况的能力弱化,面临逆向选择或道德风险问题的困扰。因此,银行等放贷人之间(特别是不同区域放贷人之间)共享客户信用信息便成为现实的需求。为此,个人征信建设有必要从以下几方面予以加强。
1.依法搭建能覆盖主要行业的个人征信体系。在国家层面加快推进《征信管理条例》、《个人信用信息保护法》等法律、法规制订步伐,同时按照有利于丰富个人征信数据库、推动消费信贷发展的要求,及时将各自掌握的个人社会经济生活中产生的信用信息纳入个人信用报告,丰富信用报告内容,更全面的反映个人信用品质,使银行能更及时准确地了解借款人信息,提高消费信贷管理效率,增加对消费信贷投入。
2.丰富个人征信产品,满足银行消费信贷投放的差异性需求。人民银行征信中心应加快产品开发力度,依托覆盖全国6亿人口的个人信用信息基础数据库,充分借鉴国外先进经验,利用各种统计和数量分析工具,针对借款人各个不同侧面的特征,开发不同的征信产品,以满足不同银行的差异性消费信贷授信决策需要。3.借助个人征信,提高消费信贷管理水平,加快业务创新。个人征信体系的建设为消除消费信贷市场中的信息不对称起到了十分积极的作用,各商业银行要充分把握机遇,加大对个人征信产品的使用力度,科学理解个人信用报告中相关信息所揭示的借款人信用品质,建立和完善自身消费信贷管理制度和流程,对不同信用品质的客户提供不同的信贷政策,加快产品创新,在覆盖客户信用风险的基础上,不断满足不同客户的消费信贷需求,扩大消费信贷新领域,创造新的利润增长点。
作者：方博文
单位:中国人民银行衡阳市中心支行
金融经济2009/16