發(fā)布時(shí)間：2018-03-15 21:35

  本文選題：汽車金融　切入點(diǎn)：汽車消費(fèi)信貸　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：經(jīng)歷了連續(xù)多年世界產(chǎn)銷量第一后,我國汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展開始步入微增長(zhǎng)時(shí)代。汽車消費(fèi)信貸作為推動(dòng)汽車銷量大幅增長(zhǎng)的催化劑,越來越受到年輕一代消費(fèi)群體的接受與認(rèn)可,但與國外成熟市場(chǎng)相比,仍然具有較大差距。隨著90后一代成為新的購車主體,我們認(rèn)為國內(nèi)汽車消費(fèi)信貸必將迎來高速增長(zhǎng),在滲透率上有望快速接近國外成熟市場(chǎng)。而汽車消費(fèi)信貸市場(chǎng)的進(jìn)一步成熟,離不開傳統(tǒng)信用評(píng)價(jià)模式的創(chuàng)新與升級(jí)。本文通過對(duì)現(xiàn)有典型信用評(píng)價(jià)模型的研究,尋找其中可能存在的缺陷與并深入分析原因。利用Logistic模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法進(jìn)行實(shí)證對(duì)比研究,發(fā)現(xiàn)Logistic模型在樣本選取、數(shù)據(jù)處理與錄入、以及被拒客戶的信息利用等方面的局限性,使得該方法的準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性只能在70%左右。因而提出借助較為領(lǐng)先的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嘗試進(jìn)行新的信用模型的構(gòu)建,增加數(shù)據(jù)采集維度的豐富性、提升處理過程的嚴(yán)密與科學(xué)性、注重對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘與發(fā)現(xiàn),從而使新的模型在運(yùn)算效率、信用評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性能達(dá)到80%以上。我們希望,我們的探索,能夠幫助汽車金融機(jī)構(gòu)在汽車消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)的服務(wù)效率與風(fēng)險(xiǎn)控制上均帶來一定改善,為我國汽車消費(fèi)信貸邁向繁榮添磚加瓦。
[Abstract]:After years of production and sales number one in the world, the development of China's automobile industry began to enter the era of micro-growth. It is more and more accepted and recognized by the younger generation of consumers, but there is still a big gap compared with the mature foreign markets. With the post-90s generation becoming the new car buyers, we believe that the domestic auto consumption credit will surely usher in a rapid growth. In terms of penetration rate, it is expected to approach foreign mature market quickly. However, the further maturity of automobile consumption credit market can not be separated from the innovation and upgrading of traditional credit evaluation model. In this paper, the existing typical credit evaluation models are studied. In order to find out the possible defects and analyze the reasons, we use the Logistic model and artificial neural network to carry out the empirical research, and find out that the Logistic model is selected in the sample, data processing and input. Because of the limitation of the information utilization of the rejected customers, the accuracy and stability of the method can only be about 70%. Therefore, a new credit model is proposed with the help of the advanced artificial neural network. To increase the richness of data acquisition dimension, to enhance the strict and scientific processing process, and to pay attention to the mining and discovery of big data, so that the new model can achieve more than 80% operational efficiency, accuracy and stability of credit evaluation. Our exploration can help automobile financial institutions to improve the service efficiency and risk control of auto consumption credit business, and contribute to the prosperity of automobile consumption credit in China.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F832.479

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1616883