本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的郵儲銀行信用卡客戶風(fēng)險評估模型

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【摘要】：隨著金融市場的高速發(fā)展,其面臨的安全問題也日益凸顯出來。建立符合我國銀行特點的風(fēng)險管控技術(shù)是保障商業(yè)銀行拓展新利潤增長點及信用卡業(yè)務(wù)穩(wěn)定發(fā)展的需要。雖然現(xiàn)在已經(jīng)有許多針對信用評分的研究,但由于郵儲銀行信用卡管理規(guī)范的特殊性及客戶群體的差異性,現(xiàn)有模型和方法并不能完全適用于郵儲銀行信用卡的風(fēng)險評估管理。根據(jù)郵儲銀行的客戶特點,本文利用數(shù)據(jù)挖掘方法對原有的信用評估模型進行改進,使其能更好的進行審核、評估,有效規(guī)避信用風(fēng)險。本文的主要工作如下：一是在分析郵儲銀行客戶特點的基礎(chǔ)上建立了準(zhǔn)入資格和履約情況兩種個人信用卡風(fēng)險評級指標(biāo)體系,并應(yīng)用加權(quán)平方和方法確定指標(biāo)項權(quán)重系數(shù),通過測試表明在兩種指標(biāo)體系下的審核結(jié)果均符合客戶的實際情況,具有有效性和適用性；二是結(jié)合建立的指標(biāo)體系,運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化原有的郵儲銀行信用風(fēng)險評估模型,以實際郵儲銀行客戶數(shù)據(jù)為樣本,通過基于分類回歸樹法、Bayes判別式分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對信用評估模型進行對比測試,實驗結(jié)果表明改進后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信用評估模型的預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確率,有一定的實際應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險評估模型 信用評分 郵儲銀行 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F618.3;F832.2;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-18
• 1.1 論文的選題背景8-9
• 1.2 郵儲銀行信用卡發(fā)展情況9-15
• 1.2.1 信用卡的概述9-11
• 1.2.2 郵儲銀行信用卡分類11-12
• 1.2.3 郵儲銀行信用卡的發(fā)展現(xiàn)狀12-15
• 1.3 郵儲銀行信用卡的發(fā)展主要存在的問題15-16
• 1.4 本文組織16-18
• 第二章 基于數(shù)據(jù)挖掘的信用風(fēng)險評分研究現(xiàn)狀18-25
• 2.1 信用風(fēng)險及信用風(fēng)險評分概述18-19
• 2.2 信用風(fēng)險評價國內(nèi)外研究現(xiàn)狀概述19-21
• 2.3 幾種常用的信用風(fēng)險評估模型比較研究21-24
• 2.3.1 層次分析法過程22-23
• 2.3.2 基于決策樹方法的過程23
• 2.3.3 VaR方法應(yīng)用23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于優(yōu)化加權(quán)平方和法的信用評分指標(biāo)體系25-36
• 3.1 信用評估指標(biāo)體系的特點26
• 3.2 基于郵儲銀行客戶特點改進個人信用評估指標(biāo)體系26-31
• 3.3 基于加權(quán)平方和法進行指標(biāo)體系權(quán)重分配31-34
• 3.3.1 加權(quán)平方和法31-32
• 3.3.2 基于平方和法對郵儲銀行信用評價指標(biāo)進行權(quán)重分配32-33
• 3.3.3 基于專業(yè)分析建立判斷矩陣33
• 3.3.4 權(quán)重分配結(jié)果33-34
• 3.3.5 基于郵儲銀行數(shù)據(jù)特點的指標(biāo)權(quán)重分配比例說明34
• 3.4 本章小結(jié)34-36
• 第四章 基于數(shù)據(jù)挖掘方法優(yōu)化信用評估模型36-51
• 4.1 構(gòu)造信用評估模型的流程36-37
• 4.2 三種常用的風(fēng)險評估數(shù)據(jù)挖掘方法37-38
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法38-40
• 4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法流程40-41
• 4.5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法改進的郵儲銀行信用評估模型41-47
• 4.5.1 客戶樣本的選取42
• 4.5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理42-43
• 4.5.3 案例分析論證43-46
• 4.5.4 結(jié)果比較46-47
• 4.6 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險評估模型性能評測47-50
• 4.6.1 分類回歸樹模型測試情況48
• 4.6.2 Bayes判別式分析法模型測試情況48-49
• 4.6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測試情況49-50
• 4.6.4 基于郵儲銀行數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘方法建模測試結(jié)果比較分析50
• 4.7 本章小結(jié)50-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-53
• 參考文獻53-57
• 致謝57-58
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄58

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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本文編號：781829