Những phân tích và nhận xét về các phương pháp XHTD cá nhân cho thấy khơng có phương pháp nào tỏ ra tồn năng mà mỗi phương pháp có thể áp dụng thích hợp cho một số nội dung đánh giá nhất định, Vì vậy, để tận dụng những ưu điểm và hạn chế nhược điểm của mỗi phương pháp, người ta có thể áp dụng phương pháp kết hợp.
Nội dung của phương pháp kết hợp là việc áp dụng nhiều phương pháp trong quá trình đánh giá và với mỗi nội dung cần đánh giá chỉ áp dụng những phương pháp đánh giá phù hợp với tiêu thức đó.
Căn cứ vào nội dung của phương pháp, các yêu cầu chủ yếu của một mơ hình cũng trong thực tế XHTD, các mơ hình miêu tả ở phần trên ít khi sử dụng dưới các dạng thuần
27
túy của nó. Các mơ hình thường được kết hợp với một trong 2 dạng mơ hình khác.
Phương pháp kết hợp này thể hiện có nhiều lợi thế vì chúng bổ sung cho nhau. Ví dụ, các mơ hình thống kê và lý thuyết có lợi thế nằm trong mục tiêu của chúng và thực hiện sự phân loại cao hơn so với các mơ hình chNn đốn. Tuy nhiên, các mơ hình thống kê và lý thuyết chỉ có thể thực hiện với một số giới hạn các nhân tố vỡ nợ của cá nhân. Không bao gồm kiến thức của các chun gia như trong dạng của mơ hình chNn đốn, những thông tin quan trọng về mất khả năng trả nợ của cá nhân sẽ bị mất trong những trường hợp cá biệt. Hơn nữa, không phải tất cả các mơ hình thống kê có khả năng thực hiện q trình với dữ liệu định tính một cách trực tiếp như DA, hoặc chúng đòi hỏi một số lượng lớn dữ liệu
để tìm một hàm đúng như mơ hình Logit, những dữ liệu này thường khơng có sẵn trong
ngân hàng dữ liệu. Để đạt được một bức tranh đầy đủ về mức độ tín nhiệm của cá nhân
trong những trường hợp như vậy, sẽ rất thích hợp khi đánh giá dữ liệu định tính bằng sử
dụng mơ hình chNn đốn. Mơ hình chNn đốn này địi hỏi phải có một số lượng lớn các
chuyên gia trong quá trình xếp hạng hơn trong trường hợp đánh giá tín dụng tự động khi sử dụng các mơ hình thống kê và lý thuyết, nghĩa là sử dụng cả hai mơ hình sẽ gia tăng khả năng chấp nhận của người sử dụng.
28