论文首先从以银行为核心的社会信用体系入手,应用信息学的观点,发现建立完善的个人信用制度的是防范个人信用危机的有效措施,同时,以此推断出完善的个人信用制度的重要意义.然后,该论文基于个人信用评价的5C原则基础之上,结合在信用评价实践中总结的指标选取的KISM(关键影响因素模型)方法,提出了一个包含11个指标的个人信用评价的指标体系.同时,论文针对信用危机中普通存在的信用道德风险,进行了博奔论的分析,借鉴保险中关于道德风险的定价思路,建立了一个个人信用道德风险的定价模型.这一模型一方面为银行等金融机构控制信用道德风险,对信用违规的罚款的定价有一定的借鉴意义,同时也可应用于对个人信用评价指标中"品质"这一指标的赋值.而对其它10个个人信用评价的指标的赋值,则是基于Delphi专家法和现实财务数据之上的.基于对评价模型各机理的比较分析,结合目前中国个人信用数据的严重缺失的现实状况,论文尝试将模糊神经网的方法应用于个人信用评价中,建立了一个基于模糊神经网络的个人信用评价模型,而后采集建设银行的住房及汽车消费信贷中的部分样本,对模型进行训练,训练后的模型又对4个样本进行评价,取得较好的效果.最后,论文基于对个人信用道德风险定价模型和个人信用评价模型的实证研究,对个人信用评价工作提出了若干建议,以期对实际的个人信用评价工作具有一定的指导意义.