隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,個人信貸業(yè)務(wù)發(fā)展迅速,并逐步成為我國各商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)大業(yè)務(wù)份額、提高利潤增長點(diǎn)以及國家拉動內(nèi)需的一個重要途徑。然而信貸主體個人信用的缺失導(dǎo)致銀行面臨極大的風(fēng)險,并成為信貸業(yè)務(wù)發(fā)展壯大的主要障礙。全面了解和評價貸款申請人的信用情況是各金融機(jī)構(gòu)搞好信貸業(yè)務(wù)、防范信用風(fēng)險的關(guān)鍵問題。因此,對信貸主體的個人信用評估模型的研究也便有了重要的應(yīng)用和現(xiàn)實價值。本文的主要工作包括:①本文首先綜述了國內(nèi)外個人信用評估情況的發(fā)展現(xiàn)狀,并詳細(xì)分析了目前已經(jīng)被使用個人信用評估方法其各自的優(yōu)缺點(diǎn)。②綜述了我國個人信用評估工作中所使用的評估指標(biāo)體系,從定性的角度對指標(biāo)體系的特點(diǎn)進(jìn)行了分析,并進(jìn)一步從定量的角度研究了個人信用評估指標(biāo)體系中的幾個重要的指標(biāo)及其對個人資信的影響作用。③基于對我國個人信用評估指標(biāo)體系的分析和眾多學(xué)者對評估方法研究的基礎(chǔ)上,本文嘗試建立起基于粗糙集和支持向量機(jī)相結(jié)合的個人信用評估體系,希望能夠?qū)で笠环N更為有效的評估模型,一定程度上提高個人信用評估的分類正確率。④利用我國河北省某商業(yè)銀行2009年的450個數(shù)據(jù)樣本對構(gòu)建的個人信用評估模型進(jìn)行了驗證分析,結(jié)果表明... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
目錄
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 問題的提出
    1.3 本文主要的研究內(nèi)容
2 個人信用評估及其方法綜述
    2.1 個人信用評估
    2.2 個人信用評估方法
        2.2.1 經(jīng)驗式判別法
        2.2.2 統(tǒng)計學(xué)方法
        2.2.3 運(yùn)籌學(xué)方法
        2.2.4 人工智能方法
        2.2.5 其他方法
3 粗糙集和支持向量機(jī)理論介紹
    3.1 粗糙集理論概述
        3.1.1 粗糙集理論的產(chǎn)生及發(fā)展
        3.1.2 粗糙集相關(guān)概念
        3.1.3 基于粗糙集的屬性約簡
        3.1.4 約簡算法
    3.2 基于支持向量機(jī)的分類實現(xiàn)
        3.2.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中幾個重要概念
        3.2.2 支持向量機(jī)分類情況
4 粗糙集-支持向量機(jī)個人信用評估模型構(gòu)建
    4.1 指標(biāo)選取原則
    4.2 個人信用評估指標(biāo)體系
    4.3 選取粗糙集和支持向量機(jī)構(gòu)建個人信用評估模型的主要依據(jù)
        4.3.1 個人信用數(shù)據(jù)及評估指標(biāo)的特點(diǎn)
        4.3.2 選取使用粗糙集的依據(jù)
        4.3.3 選取支持向量機(jī)的依據(jù)
    4.4 模型構(gòu)建流程
    4.5 本章小結(jié)
5 實驗設(shè)計及實驗結(jié)果分析
    5.1 數(shù)據(jù)源
        5.1.1 來源
        5.1.2 數(shù)據(jù)量化
    5.2 基于粗糙集的數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.2.1 數(shù)據(jù)離散化
        5.2.2 屬性約簡
        5.2.3 約簡結(jié)果及評估指標(biāo)定量分析
    5.3 SVM樣本選取及數(shù)據(jù)處理
        5.3.1 樣本選取及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
        5.3.2 SVM核函數(shù)選取
        5.3.3 參數(shù)優(yōu)化
    5.4 實驗結(jié)果分析
    5.5 對比實驗
        5.5.1 同數(shù)據(jù)不同方法
        5.5.2 同方法不同數(shù)據(jù)
    5.6 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 研究不足和未來展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)支持向量機(jī)的消費(fèi)信貸中個人信用評估模型[J]. 王潤華.  統(tǒng)計與決策. 2010(11)
[2]基于遺傳算法的粗糙集屬性約簡及其應(yīng)用[J]. 肖厚國,桑琳,丁守珍,宮悅.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2008(15)
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[4]我國商業(yè)銀行個人信用評分指標(biāo)體系分析[J]. 張麗娜,趙敏.  市場周刊(理論研究). 2007(08)
[5]個人信用評估GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建與應(yīng)用[J]. 姜明輝,袁緒川.  武漢科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2007(04)
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[7]消費(fèi)者信用評估中支持向量機(jī)方法研究[J]. 李建平,徐偉宣,劉京禮,石勇.  系統(tǒng)工程. 2004(10)
[8]多種個人信用評分模型在中國應(yīng)用的比較研究[J]. 石慶焱,靳云匯.  統(tǒng)計研究. 2004(06)
[9]消費(fèi)者信用評估中的PCALWM方法研究[J]. 李建平,徐偉宣.  中國管理科學(xué). 2004(02)
[10]遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及信用評價研究[J]. 吳德勝,梁樑.  中國管理科學(xué). 2004(01)

碩士論文
[1]短期負(fù)荷預(yù)測的支持向量機(jī)模型參數(shù)優(yōu)化方法研究[D]. 霍明.湖南大學(xué) 2009
[2]基于支持向量機(jī)的不常用備件分類模型研究[D]. 劉志燾.華中科技大學(xué) 2008
[3]支持向量機(jī)在個人信用評估中的應(yīng)用[D]. 李虹.天津大學(xué) 2007
[4]商業(yè)銀行個人信用評價研究[D]. 董姝嫻.華中科技大學(xué) 2007
[5]支持向量機(jī)理論、算法與實現(xiàn)[D]. 辛憲會.中國人民解放軍信息工程大學(xué) 2005



本文編號：3206453