個(gè)人住房貸款一直作為優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)被銀行當(dāng)作調(diào)整信貸質(zhì)量的有效方法。近年來(lái)伴隨著我國(guó)高速發(fā)展的房地產(chǎn)業(yè),個(gè)人住房貸款年增長(zhǎng)數(shù)量逐年攀升,借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)也逐漸顯現(xiàn),危害信貸市場(chǎng)安全。美國(guó)次貸危機(jī)的爆發(fā)對(duì)金融市場(chǎng)以致命打擊,對(duì)我國(guó)個(gè)人住房貸款以警示作用。因此,對(duì)個(gè)人住房貸款違約的影響因素進(jìn)行深入分析,提高信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法,有利于銀行提高信貸資產(chǎn)安全。 本研究在總結(jié)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)個(gè)人住房貸款信用風(fēng)險(xiǎn)研究成果及相關(guān)理論的基礎(chǔ)上,選擇某商業(yè)銀行西安市2005-2008年的個(gè)人住房貸款數(shù)據(jù),對(duì)個(gè)人住房貸款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究。首先,本研究對(duì)個(gè)人住房貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的影響因素進(jìn)行分析,對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行方差分析,通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,描述各指標(biāo)與違約的分布情況。其次,應(yīng)用近似支持向量機(jī)(Proximal Support Vector Machine, PSVM)對(duì)個(gè)人住房貸款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)構(gòu)建屬性矩陣和判別矩陣以及模型檢驗(yàn),證明PSVM模型在個(gè)人住房貸款信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的實(shí)用性和適用性。最后,對(duì)模型評(píng)價(jià),進(jìn)行模型局限性分析和誤差原因分析,并提出改進(jìn)意見(jiàn)。 本研究通過(guò)分析大量真實(shí)有效的個(gè)人住房貸款數(shù)據(jù),得出以下結(jié)論：用PSVM模型預(yù)測(cè)個(gè)人住房貸款借款人是否違約的正確率為85.6%,正確率較高且第一類(lèi)錯(cuò)誤率較低；PSVM模型比Logistic模型在處理大樣本問(wèn)題時(shí)更加快速和準(zhǔn)確；通過(guò)模型檢驗(yàn)和對(duì)模型評(píng)價(jià),本研究認(rèn)為PSVM模型可以對(duì)個(gè)人住房貸款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
【學(xué)位單位】：西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2012
【中圖分類(lèi)】：F832.45
【部分圖文】：

x化動(dòng)圖4.1支持向量機(jī)分類(lèi)原理圖4.1是分類(lèi)問(wèn)題的平面。可用一條直線w·x+b=0將二維空問(wèn)!幾所有的點(diǎn)分成兩部分，分別代表著不I司IyJ類(lèi)。其‘l，X是空「[l川“f自了工})，(，y代表x月r對(duì)f吹的類(lèi)。X不Ily的關(guān)系如公式(4.1)。，一f(x)一sgn((w·x)+b)(4.1)，℃弓一sgn(·)表示符號(hào)函數(shù)，(w·x)表示、

可采用sMw矩陣求逆公式來(lái)降低求逆矩陣的維數(shù)174]，得到:__Iu=飛，(I一H(二+H萬(wàn))一，H‘ )e(4.13)圖4.2為近似支持向量機(jī)分類(lèi)機(jī)的分類(lèi)圖。聚類(lèi)中心為:xl.w一下=1和x’.w一了=一l，分類(lèi)距離為:2Margln=正戶于麗}}】 w11}}}LZ」}! (4.14)
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本文編號(hào)：2873319