信用卡作为一种个人信贷金融工具,具有金融业务固有的信用风险、操作风险、欺诈风险、经营风险等风险。控制信用卡信贷风险,减少违约损失对于银行来说具有重要意义,信用卡评分方法就是应这一要求发展起来的。本文研究的主要内容是基于主成分和核主成分分析的信用卡线性评分模型,文章共分为五部分：首先说明了研究信用卡评分模型的历史背景,总结了国内信用卡业务的发展现状和进展,概述了几种常用的信用卡评分方法,并比较了它们的优点和不足。其次,本文介绍了单纯形方法、主成分分析和核主成分分析的基本思想、理论结果以及详细计算步骤,为数据处理程序及线性规划模型的建立提供了理论基础。由于考虑到数据变量之间线性关系的可能性,本文对数据进行了主成分提取,基于各个客户在每个主成分上的得分,建立了线性评分模型,将各个主成分看做自变量,确定了其在模型中的权重。这样,给定一个客户,就可以对其进行“好”“坏”的评定。考虑到变量之间也可能具有非线性关系,本文提出了对数据进行非线性特征提取的核主成分分析处理方法,并建立了相应的评分模型。通过实证分析,本文实现了基于各主成分的线性评分卡的建立,并赋予各成分一定的经济意义。同时也证明了变量之间非线性假设的存在性,以及基于核主成分分析的模型的可行性与有效性。最后,文章指出了评分模型中有待进一步研究的工作,并对国内银行信用卡业务做了展望。