隨著開放金融市場的臨近,貴州省商業(yè)銀行貸款對市場經(jīng)濟快速發(fā)展的作用日益突顯,但貸款違約管理機制仍需完善。由于貸款風險管理體制不完善,缺少科學(xué)的信用風險管理工具,導(dǎo)致不良貸款率居高不下,騙貸事件時有發(fā)生,提高信用風險管理水平迫在眉睫,解決這些問題的關(guān)鍵就在于對信貸數(shù)據(jù)的深度挖掘和科學(xué)分析。在此背景下,本文利用商業(yè)銀行個人客戶信貸數(shù)據(jù)構(gòu)建違約客戶識別模型,并歸納違約客戶行為特征,建立信用評分卡,為銀行提供最優(yōu)的違約客戶分析模型。本文的主要工作概括如下:第一,對貴州省商業(yè)銀行個人信貸數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。對數(shù)據(jù)（28萬名客戶共627個指標）進行了脫敏處理、數(shù)據(jù)清洗、不平衡數(shù)據(jù)處理、異常值處理、數(shù)據(jù)離散化、數(shù)據(jù)集成等預(yù)處理,獲得建模所需的初始數(shù)據(jù)。第二,利用預(yù)處理后的初始數(shù)據(jù),建立識別違約客戶的多種分類器并對這些分類器進行了對比分析。結(jié)合貴州省商業(yè)銀行的用戶行為特征,分別構(gòu)建logistic回歸模型、樸素bayes方法、支持向量機模型、決策樹模型、組合模型,用這些模型預(yù)測出客戶是否具有重大違約傾向,并對各模型的預(yù)測結(jié)果進行績效評估與對比分析,選出最優(yōu)模型。第三,歸納最優(yōu)模型違約客戶的重要行為特征。利... 

【文章來源】：貴州財經(jīng)大學(xué)貴州省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

正態(tài)分布3δ原則圖

圖 2 正態(tài)分布3δ 原則圖.2 數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布當數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，可以通過遠離平均距離多少倍的標準差來的取值需要根據(jù)實際情況和經(jīng)驗來確定。箱型圖提供了一個識別異常即大于或小于箱型圖設(shè)定的上下界的數(shù)值即為異常值，箱型圖如下

圖 4 最優(yōu)模型選擇表 4 最優(yōu)模型預(yù)測效果真實值預(yù)測值0 1 行和0 3444 703 41471 1418 4109 5527列和 4862 4812 9674 結(jié) 果 顯 示 ， logiAIC 得 TPR=0.8539069 ， FPR=0.2916495 ， 正25，比 logistic 的高了 0.03。業(yè)銀行違約客戶識別的樸素 bayes 分類模型bayes 法是基于 bayes 定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法。樸素aive Bayes Classifier，或 NBC）源于古典數(shù)學(xué)理論，具有堅實的

【參考文獻】：
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本文編號：3316132