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互聯(lián)網(wǎng)金融背景下CE銀行信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理研究

發(fā)布時(shí)間:2021-07-21 02:06
  作為信用經(jīng)濟(jì)時(shí)代的產(chǎn)物,信用卡在進(jìn)入我國(guó)市場(chǎng)后,短短30年間,持卡人數(shù)量以及市場(chǎng)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(lái)效益的同時(shí)還伴隨著信用卡風(fēng)險(xiǎn)的不斷增加。但是,近年來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度逐漸變緩,導(dǎo)致信用卡行業(yè)在快速發(fā)展階段隱藏的問(wèn)題逐漸暴露出來(lái),包括一鍋端的獲客行為、授信評(píng)分技術(shù)的落后、貸后管理力度薄弱、風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)與業(yè)務(wù)實(shí)際發(fā)展速度脫節(jié)等。除此之外,互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代的到來(lái),增加了信用卡風(fēng)險(xiǎn)的隱蔽性、專(zhuān)業(yè)性及規(guī);,使得銀行風(fēng)險(xiǎn)管理工作面臨新的挑戰(zhàn)。國(guó)內(nèi)的各大商業(yè)銀行也逐漸意識(shí)到了這些問(wèn)題,并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理工作展開(kāi)了探索性的改革和嘗試。本文基于上述背景,首先對(duì)信用卡風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)險(xiǎn)管理的概念、相關(guān)理論及國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)行梳理;其次以CE銀行作為研究對(duì)象,對(duì)其發(fā)展現(xiàn)狀、信用卡業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、風(fēng)險(xiǎn)管理流程進(jìn)行剖析,提煉出風(fēng)險(xiǎn)管理工作中現(xiàn)存的問(wèn)題,以及面臨的風(fēng)險(xiǎn);再次,結(jié)合CE銀行的實(shí)際情況,確定了 6項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),選取2016-2017年該行500個(gè)信用卡用戶(hù)的用卡記錄作為數(shù)據(jù)樣本,分析了每項(xiàng)指標(biāo)變量對(duì)樣本違約概率的影響度;最后,通過(guò)Logistic回歸方法構(gòu)建了個(gè)人信用評(píng)估模型,并且對(duì)模型... 

【文章來(lái)源】:北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

互聯(lián)網(wǎng)金融背景下CE銀行信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理研究


圖4-1.不同年齡階段的用戶(hù)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(biāo)??在對(duì)500個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程中,不同婚姻狀況的用戶(hù)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(hù)群中,違約率達(dá)到30.3%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于??已婚用戶(hù)群中的違約率,數(shù)據(jù)表明,婚姻狀況這項(xiàng)指標(biāo)對(duì)于信用卡違約風(fēng)險(xiǎn)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(hù)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(jì)??正常?74?377?451??違約?32?17?49??合計(jì)?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(biāo)??在這500個(gè)樣本數(shù)據(jù)中,當(dāng)用戶(hù)的學(xué)歷水平不同時(shí),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(hù)群中,違約率最高為??17.5%,并且隨著學(xué)歷的升高,違約使用情況減輕,研究生及以上的用戶(hù)僅為??1.4%,他們屬于較低違約類(lèi)型,因此,受教育程度這項(xiàng)指標(biāo)對(duì)于信用卡違約風(fēng)險(xiǎn)??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(hù)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?專(zhuān)科及本科?碩士及以上?合計(jì)??正常?128?249?74?451??違約?27?21?1?49??合計(jì)?155?370?75?5

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]淺談新型支付模式下的信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理[J]. 方旭咪.  經(jīng)貿(mào)實(shí)踐. 2018(02)
[2]基于多層架構(gòu)的信用卡反欺詐系統(tǒng)研究[J]. 吳雷,楊儀,吳傳威,錢(qián)美旋,方啟宇.  金融科技時(shí)代. 2018(01)
[3]貫徹依法治國(guó)理念 加強(qiáng)對(duì)第三方支付的監(jiān)管[J]. 王超,趙鷂.  中國(guó)信用卡. 2017(12)
[4]基于風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整資本回報(bào)率模型的互聯(lián)網(wǎng)金融網(wǎng)貸風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)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(jì)經(jīng)緯. 2017(05)
[5]互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的信用卡欺詐風(fēng)險(xiǎn)管理淺析[J]. 吳載斌.  中國(guó)信用卡. 2017(04)
[6]大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)在信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[J]. 魯長(zhǎng)東.  中國(guó)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(píng)價(jià)體系創(chuàng)建[J]. 肖盼.  金融經(jīng)濟(jì). 2017(02)
[9]基于大數(shù)據(jù)云計(jì)算的信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)研究[J]. 薛喜梅.  中國(guó)經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊. 2016(26)
[10]信用卡消費(fèi)行為的影響因素[J]. 唐航.  西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(07)

碩士論文
[1]商業(yè)銀行信用卡發(fā)卡風(fēng)險(xiǎn)控制研究[D]. 張晶晶.中國(guó)海洋大學(xué) 2010
[2]國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 曹亮.南京理工大學(xué) 2008



本文編號(hào):3294080

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