近年来,中国个人消费信贷发展迅速,成为拉动经济增长的重要力量,然而,由于中国个人信用制度体系尚不完善,信贷风险也随之加大.在这种情况下,加强对个人信用评估方法和指标的研究,可以极大地降低银行开展消费信贷的风险,从而提高其放贷的积极性,促进消费信贷的快速发展,最终实现拉动经济增长的目的.该文首先对国内外相关的个人信用评估方法的理论研究成果进行了分析,提出了运用数据包络分析方法进行中国的个人信用评估的基本思想.然后介绍了数据包络分析方法的起源发展以及基本运算原理,对它在个人信用评估领域的适用性进行了分析论证.根据中国的实际情况建立了个人信用评估的指标体系,结合该文采用的数据包络分析方法,确定了个人信用评估模型的输入和输出变量,初步建立了所用的模型原型,为进一步进行实证研究奠定了理论和实证基础.接下来,论文利用中国某商业银行个人消费信贷数据进行了实证分析,具体采用具有非阿基米德无穷小ε的C<2>R模型,取得了对于好坏客户的分类准确率能达到89.60﹪的较为满意的结果,且运行过程比较简单,得出的结果较为合理,而且与同一样本数据基于模糊神经网络方法进行的个人信用评估结果相比较,分类的准确率有所提高.最后该文结合该方法应用的结果,从理论上对利用基于数据包络分析的二次相对评价方法进行个人信用动态评估做了分析和展望.