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互聯(lián)網(wǎng)金融背景下CE銀行信用卡風險管理研究

發(fā)布時間:2021-07-21 02:06
  作為信用經(jīng)濟時代的產(chǎn)物,信用卡在進入我國市場后,短短30年間,持卡人數(shù)量以及市場使用率都呈現(xiàn)出了井噴式的發(fā)展。這種發(fā)展速度為商業(yè)銀行帶來效益的同時還伴隨著信用卡風險的不斷增加。但是,近年來中國經(jīng)濟的發(fā)展速度逐漸變緩,導致信用卡行業(yè)在快速發(fā)展階段隱藏的問題逐漸暴露出來,包括一鍋端的獲客行為、授信評分技術的落后、貸后管理力度薄弱、風險管理技術與業(yè)務實際發(fā)展速度脫節(jié)等。除此之外,互聯(lián)網(wǎng)金融時代的到來,增加了信用卡風險的隱蔽性、專業(yè)性及規(guī);,使得銀行風險管理工作面臨新的挑戰(zhàn)。國內(nèi)的各大商業(yè)銀行也逐漸意識到了這些問題,并對風險管理工作展開了探索性的改革和嘗試。本文基于上述背景,首先對信用卡風險及風險管理的概念、相關理論及國內(nèi)外研究進行梳理;其次以CE銀行作為研究對象,對其發(fā)展現(xiàn)狀、信用卡業(yè)務現(xiàn)狀、風險管理流程進行剖析,提煉出風險管理工作中現(xiàn)存的問題,以及面臨的風險;再次,結合CE銀行的實際情況,確定了 6項風險指標,選取2016-2017年該行500個信用卡用戶的用卡記錄作為數(shù)據(jù)樣本,分析了每項指標變量對樣本違約概率的影響度;最后,通過Logistic回歸方法構建了個人信用評估模型,并且對模型... 

【文章來源】:北京化工大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

互聯(lián)網(wǎng)金融背景下CE銀行信用卡風險管理研究


圖4-1.不同年齡階段的用戶信用卡使用情況

信用卡,不同性別,使用情況,婚姻狀況


(3)婚姻狀況指標??在對500個樣本數(shù)據(jù)進行分析的過程中,不同婚姻狀況的用戶也表現(xiàn)出了不??同程度的違約。數(shù)據(jù)分析如圖4-3和表4-4,百分比表示違約(正常)樣本數(shù)占??該婚姻狀況樣本總數(shù)的比例。在未婚的用戶群中,違約率達到30.3%,遠遠高于??已婚用戶群中的違約率,數(shù)據(jù)表明,婚姻狀況這項指標對于信用卡違約風險的發(fā)??生率存在著顯著的影響。??表4-4不同婚姻狀況的用戶信用卡使用情況??Table?4-4?Credit?card?usage?by?users?of?different?marital?status.??婚姻狀況?m?合計??正常?74?377?451??違約?32?17?49??合計?106?394?500??27??

信用卡,婚姻狀況,使用情況,受教育程度


(4)受教育程度指標??在這500個樣本數(shù)據(jù)中,當用戶的學歷水平不同時,信用卡違約使用情況也??呈現(xiàn)出較大的區(qū)別。數(shù)據(jù)分析如圖4-4和表4-5,百分比表示違約(正常)樣本??數(shù)占該婚姻狀況樣本總數(shù)的比例。在高中及以下的用戶群中,違約率最高為??17.5%,并且隨著學歷的升高,違約使用情況減輕,研究生及以上的用戶僅為??1.4%,他們屬于較低違約類型,因此,受教育程度這項指標對于信用卡違約風險??的發(fā)生率同樣存在著較大的影響。??表4-5.不同受教育程度的用戶信用卡使用情況。??Table?4-5?Credit?card?usage?by?users?of?different?education?level.??受教育程度?高中及以下??萍氨究?碩士及以上?合計??正常?128?249?74?451??違約?27?21?1?49??合計?155?370?75?5

【參考文獻】:
期刊論文
[1]淺談新型支付模式下的信用卡風險管理[J]. 方旭咪.  經(jīng)貿(mào)實踐. 2018(02)
[2]基于多層架構的信用卡反欺詐系統(tǒng)研究[J]. 吳雷,楊儀,吳傳威,錢美旋,方啟宇.  金融科技時代. 2018(01)
[3]貫徹依法治國理念 加強對第三方支付的監(jiān)管[J]. 王超,趙鷂.  中國信用卡. 2017(12)
[4]基于風險調(diào)整資本回報率模型的互聯(lián)網(wǎng)金融網(wǎng)貸風險定價研究——以新巴塞爾協(xié)議為視角[J]. 熊正德,張秋萍,熊一鵬.  經(jīng)濟經(jīng)緯. 2017(05)
[5]互聯(lián)網(wǎng)時代的信用卡欺詐風險管理淺析[J]. 吳載斌.  中國信用卡. 2017(04)
[6]大數(shù)據(jù)分析挖掘技術在信用卡風險管理中的應用[J]. 魯長東.  中國信用卡. 2017(04)
[7]基于Java的信用卡數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)[J]. 矯世全.  數(shù)碼世界. 2017(02)
[8]淺談“5c”信用評價體系創(chuàng)建[J]. 肖盼.  金融經(jīng)濟. 2017(02)
[9]基于大數(shù)據(jù)云計算的信用卡風險管理平臺研究[J]. 薛喜梅.  中國經(jīng)貿(mào)導刊. 2016(26)
[10]信用卡消費行為的影響因素[J]. 唐航.  西南師范大學學報(自然科學版). 2016(07)

碩士論文
[1]商業(yè)銀行信用卡發(fā)卡風險控制研究[D]. 張晶晶.中國海洋大學 2010
[2]國內(nèi)商業(yè)銀行信用卡風險管理研究[D]. 曹亮.南京理工大學 2008



本文編號:3294080

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