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銀行個(gè)貸流失客戶畫(huà)像體系構(gòu)造與預(yù)警建模

發(fā)布時(shí)間:2020-07-01 01:46
【摘要】:隨著中國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革,金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)也日趨激烈。銀行經(jīng)營(yíng)模式逐漸更新和完善,使得銀行中個(gè)人信用貸款業(yè)務(wù)水平的差異也逐漸減小,小型貸款公司和貸款app等的介入,使得金融市場(chǎng)中的金融部門之一,銀行的業(yè)務(wù)出現(xiàn)了個(gè)體流失的情況,F(xiàn)如今,個(gè)人信用貸款客戶流失預(yù)警及客戶挽留已經(jīng)成為一項(xiàng)重要的研究課題,對(duì)于銀行未來(lái)的業(yè)務(wù)發(fā)展至關(guān)重要。本文選用了商業(yè)銀行的80000名個(gè)人信用貸款客戶真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。在構(gòu)造客戶畫(huà)像體系時(shí),首先把訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與驗(yàn)證數(shù)據(jù)集合并,進(jìn)行變量選取、數(shù)據(jù)正態(tài)化轉(zhuǎn)換、變量聚類以及因子旋轉(zhuǎn),然后以K均值聚類法構(gòu)建客戶畫(huà)像體系。最后得到聚類出六個(gè)類別的結(jié)果,描述評(píng)價(jià)各類別的屬性特征,提出相應(yīng)的挽留策略建議。接下來(lái)進(jìn)行個(gè)人信用貸款客戶流失預(yù)警建模,在進(jìn)行預(yù)測(cè)建模前,進(jìn)行變量選取、過(guò)度抽樣、相關(guān)性檢驗(yàn)以及變量聚類步驟。得到預(yù)測(cè)模型后,用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢測(cè),根據(jù)模型自身以及經(jīng)過(guò)測(cè)試后的ROC曲線下面積來(lái)判斷預(yù)測(cè)效果是否明顯。本文設(shè)置全部的數(shù)據(jù)都取自客戶結(jié)清個(gè)人信用貸款之前,觀測(cè)窗口期為6個(gè)月,客戶流失的判斷標(biāo)準(zhǔn)為變量bad_good為1(即個(gè)人信用貸款客戶流失),然后對(duì)80000個(gè)商業(yè)銀行原始客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,625個(gè)變量進(jìn)行降維處理,篩選后最終留下16個(gè)變量。然后分別運(yùn)用Logistic回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林三種方法來(lái)對(duì)降維后的數(shù)據(jù)建模,并對(duì)建模的結(jié)果進(jìn)行比較分析,找出預(yù)測(cè)效果好且穩(wěn)定的預(yù)測(cè)模型。本文系統(tǒng)性地對(duì)銀行個(gè)人信用貸款客戶進(jìn)行了分類,構(gòu)造了個(gè)人信用貸款流失客戶畫(huà)像體系,然后進(jìn)行客戶流失預(yù)警建模,可以有效地分類個(gè)人信用貸款客戶,輔助銀行預(yù)防個(gè)人信用貸款客戶的流失,提高銀行的業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)能力,幫助銀行未來(lái)的可持續(xù)發(fā)展。
【學(xué)位授予單位】:長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:C81

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