本文關鍵詞：網絡運營商客戶的信用評價研究

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【摘要】：信用的管理與控制已經成為現代企業(yè)內部管理的重要工作之一。隨著移動網絡運營商市場規(guī)模擴大化,網絡運營商市場競爭日趨激烈,隨之而來的客戶欠費和壞賬等“違約”行為也屢見不鮮。因此,對網絡運營商的客戶信用進行風險分析與評估是十分必要的。本文將對法國一家網絡運營商的客戶信用進行評價研究,以圖合理劃分客戶的信用風險等級,對客戶進行有效的風險管控,提高企業(yè)規(guī)避信用風險的能力,最終為我國網絡運營商開展風險管理提高借鑒。本文首先通過綜合考慮客戶違約情況、客戶個人資料及信用消費信息等多種因素,應用Logistic邏輯回歸分析方法建立客戶信用評價模型,依據模型的參數估計結果構建了評分卡,形成一套量化的評分標準,把客戶劃分為5類信用等級。然后,在Logistic邏輯回歸分析的基礎上,基于得到的評分卡,采用系統(tǒng)聚類方法又對不同等級的5類客戶進行“客戶畫像”實現了對客戶的進一步細分。本文的工作有助于企業(yè)形成一個合理的信用評價體系。評分卡的構建將使企業(yè)可根據客戶的基本屬性和特征為客戶樣本進行評分,可以對客戶的潛在違約水平進行預測,實現客戶服務的合理訂制,提高盈利水平。通過客戶細分,將有助于企業(yè)營銷人員根據客戶的不同屬性分布,精準把握客戶群體的特征及個性化要求,開展合理的營銷計劃,提高企業(yè)的運作效率。使企業(yè)能夠對客戶的信用風險作出全面的量化判斷,根據信用評級對客戶采取針對性措施來防范客戶的信用危機。本文采用SAS軟件開展了Logistic邏輯回歸分析,模型的準確率為91.3%,以較高的預測精度為企業(yè)提高了一套精確的信用評價標準。同時,在模型建立過程中使用IV值的方法對解釋變量進行了再一次篩選,極大地提高了模型效率及準確性。為了進一步對客戶信用進行深入分析,本文又在Logistic邏輯回歸分析的基礎上開展了聚類分析,直觀清晰地對客戶信用等級進行了刻畫。
【關鍵詞】：網絡運營商客戶 客戶信用風險 邏輯回歸 評分卡 聚類分析
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F274;F635.65
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 課題背景9
• 1.2 研究目的和意義9-11
• 1.2.1 研究目的9-10
• 1.2.2 研究意義10-11
• 1.3 國內外研究現狀11-15
• 1.3.1 國外研究現狀11-13
• 1.3.2 國內研究現狀13-15
• 1.3.3 總結與分析15
• 1.4 研究方法與研究內容15-19
• 1.4.1 研究方法15-16
• 1.4.2 研究內容及論文結構16-17
• 1.4.3 研究方案17-19
• 第2章 客戶信用評價的相關理論19-36
• 2.1 客戶信用評價的相關理論和方法19-24
• 2.1.1 客戶信用評價的定義及內容19-20
• 2.1.2 客戶信用評價的基本方法20-21
• 2.1.3 客戶信用評價的基本過程21-24
• 2.2 Logistic邏輯回歸分析方法24-29
• 2.2.1 發(fā)展歷史24
• 2.2.2 特點及應用24-25
• 2.2.3 方法的步驟和組成25-29
• 2.3 聚類分析方法29-35
• 2.3.1 發(fā)展歷史29-30
• 2.3.2 特點及應用30
• 2.3.3 方法的步驟和組成30-35
• 2.4 本章小結35-36
• 第3章 基于Logistic邏輯回歸分析的客戶信用評價36-54
• 3.1 數據來源36
• 3.2 建模的準備36-42
• 3.2.1 目標變量定義36-37
• 3.2.2 解釋變量定義和初選37
• 3.2.3 Cramer’s Value檢驗篩選解釋變量37-39
• 3.2.4 IV值方法再篩選解釋變量39-42
• 3.2.5 數據樣本分割42
• 3.3 模型的建立與分析42-49
• 3.3.1 使用顯著性檢驗篩選解釋變量42-45
• 3.3.2 模型參數估計結果及檢驗45-46
• 3.3.3 構建Logistic邏輯回歸方程46-47
• 3.3.4 評估事件發(fā)生比47-48
• 3.3.5 構建評分卡模型48-49
• 3.4 模型有效性的驗證49-52
• 3.4.1 判錯矩陣驗證49-50
• 3.4.2 一致性測試50-52
• 3.5 評分卡模型應用52-53
• 3.6 本章小結53-54
• 第4章 基于聚類分析方法的客戶信用評價54-70
• 4.1 初步劃分客戶違約等級54
• 4.2 對初步劃分進行多重對應分析54-60
• 4.3 使用系統(tǒng)聚類進行變量聚類分析60-68
• 4.4 聚類分析模型應用68-69
• 4.5 本章小結69-70
• 結論70-72
• 參考文獻72-76
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文76-78
• 致謝78

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前7條

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本文編號：680695