从目前的社会发展趋势来看,个人信用在生产、工作等生活的方方面面正起着越来越重要的作用,因此,对信用体系中各种问题的研究价值也随之提高。作为发展中的大国,促进信用建设一方面可以帮助保持良好的社会风气,另一方面也可以促进各行各业的发展。文章以失信行为的影响因素以及信用状态的转移情况作为两个研究的出发点,将对潜变量的研究作为整体文章的思路,第一部分利用结构方程模型研究了账户数量,个人资产,交易及周转情况这几个潜变量与失信情况这一潜变量的相关性,分析得知对于失信行为而言,借款人的交易及周转情况的影响程度最大,且借款人的交易与周转情况与失信情况成负相关关系,借款人的个人资产和账户数量对个人失信情况的影响相对来说较小,且借款人的个人资产和账户数量与失信情况成正相关关系。第二部分利用横截面数据构建了一组伪时间序列,以此为基础将HMM模型应用到分析个人信用转换情况的问题,并通过HMM模型得到了一个类别数为5的信用状态转移矩阵,分析信用状态转移矩阵可知在5个状态中,信用情况最好的状态A和信用情况最差的状态E为两个较为稳定的信用状态,这表示现实中这部分人群的信用情况相对来说较为稳定,而剩余3个状态则为高信用状态与低信用状态之间的过渡状态。文章创新点在于:⑴在对个人信用进行分析时,在现有指标的基础上,加入了更广泛的个人指标数据,如社交数据、行为数据等社会性指标;⑵在信用分析的过程中,引入了潜变量的概念,如在文章的第一部分,将性质相似的几个变量综合为一个潜变量,在文章的第二部分,将个人信用状态看作一个不可观测的潜变量。⑶在利用HMM模型分析信用情况的时候,引入了了伪时间序列的思想,使得在只有横截面数据的情况下,为分析信用状态的转换情况提供了一个可行思路。