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基于數(shù)據(jù)挖掘的信用卡風(fēng)險管理研究

發(fā)布時間:2017-04-26 07:07

  本文關(guān)鍵詞:基于數(shù)據(jù)挖掘的信用卡風(fēng)險管理研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:近年來,由于市場的需求,商業(yè)銀行信用卡業(yè)務(wù)在不斷的攀升,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行信用卡業(yè)務(wù)中也得到廣泛使用,它的使用與信用卡風(fēng)險管理之間存在著很大的關(guān)聯(lián),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于信用卡業(yè)務(wù)中意義重大。在本文中,筆者主要是側(cè)重于這一技術(shù)在信用卡風(fēng)險管理系統(tǒng)里面的使用,并對其使用情況作出相應(yīng)的前景評估預(yù)測。首先,了解相應(yīng)的信用卡的定義,以及信用卡在全球的使用情況及基本信息,發(fā)展特點及現(xiàn)狀。隨后進行深入了解分析商業(yè)銀行信用卡業(yè)務(wù)盈利能力及風(fēng)險管理能力方面出現(xiàn)的問題。通過問題的原因進行系統(tǒng)的分析,主要是對于銀行對信用卡使用者在循環(huán)使用上沒有做出有效具體的分析,并對日常的經(jīng)營決策沒有提出有效的防范措施和風(fēng)險控制。其次,通過引入數(shù)據(jù)挖掘的這項高科技技術(shù),了解其在信用卡風(fēng)險方面的應(yīng)用現(xiàn)狀。具體分析研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實際業(yè)務(wù)中所起到的作用,簡單來說,就是從大量業(yè)務(wù)信息中,提取相關(guān)的潛在有用信息和知識的過程。再次,文章對具體事例進行分析,信用卡數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)對數(shù)據(jù)挖掘的要素和具體應(yīng)用進行論證。并通過具體的數(shù)據(jù)模型詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是怎樣對信用卡的盈利能力和風(fēng)險管控能力進行管理的。最后,對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行信用卡業(yè)務(wù)的使用中做出了明確的總結(jié),并對其今后的發(fā)展方向進行了論述及展望,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫的廣泛應(yīng)用,我國商業(yè)銀行的信用卡在業(yè)務(wù)方面將會快速的成長,并會獲得強大的有效競爭力。
【關(guān)鍵詞】:數(shù)據(jù)挖掘 信用卡 風(fēng)險管理
【學(xué)位授予單位】:江西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP311.13;F832.2
【目錄】:
  • 摘要7-8
  • Abstract8-9
  • 1 緒論9-15
  • 1.1 課題背景9
  • 1.2 目的及意義9-10
  • 1.3 國內(nèi)外現(xiàn)狀分析10-12
  • 1.3.1 國外現(xiàn)狀分析10-11
  • 1.3.2 國內(nèi)現(xiàn)狀分析11-12
  • 1.4 分析路徑與論文結(jié)構(gòu)12-13
  • 1.4.1 分析路徑12
  • 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)12-13
  • 1.5 主要研究方法13-14
  • 1.5.1 實證研究與規(guī)范研究相結(jié)合13
  • 1.5.2 分析歸納法13-14
  • 1.6 本文的論點14-15
  • 2 銀行信用卡風(fēng)險管理相關(guān)理論15-22
  • 2.1 風(fēng)險以及風(fēng)險管理15-16
  • 2.1.1 風(fēng)險理論發(fā)展簡要介紹15-16
  • 2.1.2 風(fēng)險管理理論簡要介紹16
  • 2.2 信用卡概述16-19
  • 2.2.1 信用卡的概念16-17
  • 2.2.2 信用卡的特點17
  • 2.2.3 信用卡的風(fēng)險防范17-19
  • 2.3 信貸風(fēng)險管理19-21
  • 2.3.1 信貸風(fēng)險管理的概念19
  • 2.3.2 政府干預(yù)與信貸風(fēng)險管理19-20
  • 2.3.3 信貸風(fēng)險管理的地位20-21
  • 2.4 本章小結(jié)21-22
  • 3 數(shù)據(jù)挖掘在信用卡風(fēng)險管理過程中的應(yīng)用以及現(xiàn)狀22-29
  • 3.1 數(shù)據(jù)挖掘及其在銀行中的應(yīng)用分析22-24
  • 3.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的原理簡要介紹22-23
  • 3.1.2 數(shù)據(jù)挖掘工具簡要介紹23-24
  • 3.1.3 商業(yè)銀行領(lǐng)域?qū)τ跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用24
  • 3.2 數(shù)據(jù)挖掘?qū)π庞每L(fēng)險的必要性24-25
  • 3.3 數(shù)據(jù)挖掘在信用卡風(fēng)險管理過程中的重要性25-26
  • 3.3.1 信用數(shù)據(jù)的概念25
  • 3.3.2 對信用風(fēng)險分類以及預(yù)測研究25
  • 3.3.3 分析信用數(shù)據(jù)的孤立點25-26
  • 3.3.4 隨著時間推進的分析26
  • 3.4 數(shù)據(jù)挖掘在信用風(fēng)險管理過程中的應(yīng)用26-28
  • 3.4.1 國外應(yīng)用概況26
  • 3.4.2 國內(nèi)應(yīng)用分析26-27
  • 3.4.3 數(shù)據(jù)挖掘在我國商業(yè)的信用風(fēng)險的應(yīng)用前景分析27-28
  • 3.5 本章小結(jié)28-29
  • 4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對信用卡評分的構(gòu)建29-47
  • 4.1 數(shù)據(jù)的有效選擇29-30
  • 4.1.1 客戶的特征變量29-30
  • 4.1.2 客戶分類的變量需求30
  • 4.1.3 目標(biāo)變量的生成30
  • 4.2 數(shù)據(jù)分析30-40
  • 4.2.1 基本分析30-34
  • 4.2.2 SEMMA方法數(shù)據(jù)挖掘分析步驟34-40
  • 4.3 信用卡信用評分表的構(gòu)建40-46
  • 4.3.1 建立信用評估遞階層次結(jié)構(gòu)40
  • 4.3.2 構(gòu)造兩兩判別矩陣并計算各因素權(quán)重40-43
  • 4.3.3 構(gòu)建信用風(fēng)險評分表43-46
  • 4.4 本章小結(jié)46-47
  • 5 數(shù)據(jù)挖掘在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的應(yīng)用分析47-51
  • 5.1 信用卡業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)架構(gòu)47-48
  • 5.2 信用卡業(yè)務(wù)分析管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用48-49
  • 5.3 信用卡業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)中模型舉例49-50
  • 5.3.1 信用卡風(fēng)險管理模型49
  • 5.3.2 個人客戶管理模型49-50
  • 5.4 本章小結(jié)50-51
  • 6 總結(jié)與展望51-53
  • 6.1 主要結(jié)論51
  • 6.2 建議措施51-52
  • 6.3 展望52-53
  • 參考文獻53-56
  • 致謝56

【相似文獻】

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  本文關(guān)鍵詞:基于數(shù)據(jù)挖掘的信用卡風(fēng)險管理研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:327952

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