本文關(guān)鍵詞：X銀行信用卡信用風(fēng)險管理實證研究

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【摘要】：改革開放至今已經(jīng)過去了36年,中國經(jīng)濟幾乎每年保持2位數(shù)增長率,這也使中國成為世界經(jīng)濟增長速度最快的國家之一。伴隨著中國經(jīng)濟的持續(xù)增長,近幾年國內(nèi)信用卡行業(yè)也如雨后春筍般發(fā)展壯大,給商業(yè)銀行帶來了相當(dāng)可觀的利潤,使得國內(nèi)諸多商業(yè)銀行忽視潛在信用風(fēng)險盲目擴大發(fā)卡規(guī)模,但金融行業(yè)具有高風(fēng)險高收益的特性,尤其最近幾年信用卡違約率持續(xù)上升,作為商業(yè)銀行更需要不斷加強信用風(fēng)險管控。本文首先明確了信用卡含義與特征,追溯了信用卡起源與信用卡發(fā)行機構(gòu)主要運作模式,其次歸納了信用卡風(fēng)險類型,明確了信用卡發(fā)行機構(gòu)首要面臨的風(fēng)險是信用風(fēng)險,并通過比較傳統(tǒng)風(fēng)險防范與新興評分模型在信用風(fēng)險防范中的不同,得出評分模型具有客觀準(zhǔn)確的特性；對比諸多模型后發(fā)現(xiàn)Logistic模型具有假設(shè)條件少、較穩(wěn)定的特點,更適合運用于信用評分,文章還剖析了信用卡風(fēng)險管理方法,信用風(fēng)險管理理論,同時以國內(nèi)某一商業(yè)銀行為例,介紹了X銀行信用卡業(yè)務(wù)與信用風(fēng)險管理現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)上總結(jié)了此銀行在信用風(fēng)險管理中遇到的幾點問題,通過建立Logistic回歸模型,結(jié)合X銀行歷史發(fā)卡客戶相關(guān)數(shù)據(jù),做了進一步實證研究。通過實證檢驗發(fā)現(xiàn)申請人違約概率與申請人年齡、學(xué)歷、性別、信用卡與貸款使用情況等8個變量有密切關(guān)系。最后結(jié)合實證檢驗結(jié)論與X銀行信用風(fēng)險管理中相關(guān)問題,期望X銀行在現(xiàn)有信用風(fēng)險管理的基礎(chǔ)上引入評分模型體系,持續(xù)流程優(yōu)化,加強內(nèi)控管理體系,強化卡中心軟、硬件設(shè)施建設(shè)等4點建議,以此更好的防范信用風(fēng)險,提升盈利水平。
【關(guān)鍵詞】：商業(yè)銀行 信用卡 信用風(fēng)險管理
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.2
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 選題背景和意義10-14
• 1.1.1 選題背景10-13
• 1.1.2 選題意義13-14
• 1.2 相關(guān)文獻綜述14-17
• 1.2.1 國外研究文獻綜述14-16
• 1.2.2 國內(nèi)研究文獻綜述16-17
• 1.3 研究方法與內(nèi)容框架17-18
• 1.3.1 研究思路與方法17
• 1.3.2 內(nèi)容框架17-18
• 1.4 創(chuàng)新與不足18-20
• 第2章 商業(yè)銀行信用卡信用風(fēng)險管理概述20-33
• 2.1 信用卡概述20-25
• 2.1.1 信用卡含義與特征20
• 2.1.2 信用卡發(fā)展歷程20-22
• 2.1.3 信用卡運營模式22-25
• 2.2 信用卡風(fēng)險類型25-27
• 2.2.1 信用卡風(fēng)險分類25-26
• 2.2.2 信用卡風(fēng)險形成原因與其特征26-27
• 2.3 信用卡信用風(fēng)險管理方法27-30
• 2.3.1 傳統(tǒng)信用卡信用風(fēng)險防范方式27-28
• 2.3.2 新興評分模型在信用風(fēng)險防范中的應(yīng)用28-30
• 2.4 信用卡信用風(fēng)險管理相關(guān)理論30-33
• 2.4.1 收益最大化管理理論30-31
• 2.4.2 適度化管理理論31
• 2.4.3 傳統(tǒng)風(fēng)險管理理論31-33
• 第3章 X銀行信用卡信用風(fēng)險管理現(xiàn)狀及問題33-41
• 3.1 X銀行信用卡業(yè)務(wù)現(xiàn)狀33-37
• 3.1.1 X銀行信用卡發(fā)行量與發(fā)卡質(zhì)量33-34
• 3.1.2 X銀行信用卡發(fā)卡渠道及通過率34-35
• 3.1.3 X銀行信用卡市場占有率35-37
• 3.2 X銀行信用卡信用風(fēng)險管理現(xiàn)狀37-38
• 3.2.1 分級授信管理37
• 3.2.2 風(fēng)險信息聚類與風(fēng)險匹配名單應(yīng)用37-38
• 3.2.3 EARLY_DETECTIVE早期預(yù)警機制38
• 3.3 X銀行信用卡信用風(fēng)險管理面臨的問題38-41
• 3.3.1 X銀行信用卡授信政策弊端38-39
• 3.3.2 X銀行信用卡審核流程弊端39
• 3.3.3 X銀行信用卡內(nèi)控管理弊端39
• 3.3.4 X銀行信用卡軟、硬件設(shè)施弊端39-41
• 第4章 X銀行信用卡信用風(fēng)險實證分析41-58
• 4.1 模型構(gòu)建及說明41-44
• 4.1.1 研究方法41-42
• 4.1.2 Logistic模型建立及說明42-44
• 4.2 數(shù)據(jù)采集44-49
• 4.2.1 樣本選擇44-46
• 4.2.2 變量篩選46-48
• 4.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理48-49
• 4.3 模型修正與檢驗49-56
• 4.3.1 模型變量修正49-53
• 4.3.2 模型變量分析53-54
• 4.3.3 模型擬合度檢驗54-56
• 4.4 實證檢驗結(jié)論56-58
• 第5章 X銀行信用卡信用風(fēng)險管理的對策與建議58-62
• 5.1 引入評分模型體系58
• 5.1.1 結(jié)合評分模型綜合授信58
• 5.1.2 加強評分模型的運用58
• 5.2 持續(xù)流程優(yōu)化58-59
• 5.2.1 建立分模塊、分渠道審核流程58-59
• 5.2.2 建立專項質(zhì)檢流程59
• 5.3 加強內(nèi)控管理體系59-60
• 5.3.1 建立業(yè)務(wù)員獎懲、等級制度59
• 5.3.2 建立渠道負(fù)責(zé)人問責(zé)制59-60
• 5.4 強化卡中心軟、硬件設(shè)施建設(shè)60-62
• 5.4.1 建立自動化審批流程60
• 5.4.2 建立監(jiān)控機制、建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺60-61
• 5.4.3 培養(yǎng)、招募數(shù)據(jù)分析人才61-62
• 附錄一 計算WOE宏程序62-64
• 附錄二 計算Logistic回歸程序64-65
• 附錄三 Logistic回歸結(jié)果65-67
• 參考文獻67-69
• 致謝69

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