發(fā)布時(shí)間：2022-01-16 10:46

　　商業(yè)銀行在金融體系中占據(jù)重要的地位,信用風(fēng)險(xiǎn)成為影響商業(yè)銀行自身發(fā)展穩(wěn)定的主要因素。本文將商業(yè)銀行信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行卡方分箱,利用Logistic回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)貸款用戶的違約概率,以AUC作為評(píng)價(jià)指標(biāo),結(jié)果表明基于Logistic回歸模型的AUC值為0.75,模型效果良好,對(duì)商業(yè)銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理有重要意義。 

【文章來(lái)源】：品牌研究. 2019,(19)

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【文章目錄】：
一、引言
二、數(shù)據(jù)來(lái)源和評(píng)價(jià)方法
    (一)樣本來(lái)源
    (二)評(píng)價(jià)方法
三、卡方分箱與WOE編碼
    (一)卡方分箱
    (二)WOE編碼
四、Logistic回歸模型的建立
    (1)單變量分析
    (2)多變量分析
    (3)模型參數(shù)估計(jì)和顯著性檢驗(yàn)
五、結(jié)論與建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]局部最優(yōu)分箱及其在評(píng)分卡模型中的應(yīng)用[J]. 夏晨琦.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2019(07)
[2]基于VAR模型的地方中小商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 楊彩麗.  河北金融. 2018(08)
[3]基于因子分析模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度分析[J]. 周旺,許信旺,陳柳英.  長(zhǎng)春師范大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(08)

碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信用評(píng)分模型研究[D]. 林一帆.天津商業(yè)大學(xué) 2019
[2]商業(yè)銀行信用卡違約概率評(píng)估的實(shí)證研究[D]. 盛潔.廈門大學(xué) 2014
[3]商業(yè)銀行個(gè)人貸款風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 吳立成.上海交通大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3592507