發(fā)布時(shí)間：2019-11-25 12:36

【摘要】：信用風(fēng)險(xiǎn)貫穿于信用卡的申請(qǐng)受理與審批、賬戶管理、反欺詐與催收和核銷四個(gè)生命周期,每個(gè)階段分別適用不同的評(píng)估方法。在信用卡申請(qǐng)階段,通常根據(jù)信用評(píng)分模型對(duì)申請(qǐng)人信用好、壞的評(píng)級(jí)結(jié)果,決定該申請(qǐng)的批準(zhǔn)與拒絕。本文通過(guò)多種信用評(píng)分建模方法的研究對(duì)比,認(rèn)為L(zhǎng)ogistic回歸法對(duì)樣本數(shù)據(jù)限制少、預(yù)測(cè)效果穩(wěn)定良好,尤其適用于信用級(jí)別這種分類問(wèn)題。但是,這種方法建立的模型缺乏對(duì)自變量間相關(guān)關(guān)系的識(shí)別與處理,并會(huì)由此對(duì)模型的擬合優(yōu)度和分類預(yù)測(cè)能力產(chǎn)生不利影響。 因此,對(duì)于用Logistic回歸法建立的信用評(píng)分模型,本文首次提出利用列聯(lián)表分析法對(duì)模型所含自變量之間的相關(guān)關(guān)系和關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行檢驗(yàn)；而后在此基礎(chǔ)上,依據(jù)交互作用的現(xiàn)實(shí)意義從存在關(guān)聯(lián)的自變量間提取交互項(xiàng)。經(jīng)實(shí)證,使用交互項(xiàng)代替原Logistic回歸模型的部分單一自變量,不僅能夠提高模型與樣本數(shù)據(jù)的擬合程度,還有效增強(qiáng)了其對(duì)好、壞客戶的分類預(yù)測(cè)準(zhǔn)確能力。此外,建立含交互項(xiàng)的Logistic回歸信用評(píng)分模型時(shí),好、壞客戶數(shù)量比例為1：1的樣本數(shù)據(jù)是最佳選擇；同時(shí),模型的直接計(jì)算結(jié)果是對(duì)申請(qǐng)人違約概率的預(yù)測(cè)值,因而需要為信用級(jí)別的判斷設(shè)定適當(dāng)?shù)姆诸悩?biāo)準(zhǔn)值。采用本文對(duì)信用評(píng)分模型構(gòu)建的改進(jìn)方法,不僅能夠發(fā)放更多的信用卡給好客戶以增加業(yè)務(wù)收益,同時(shí)還能增強(qiáng)對(duì)壞客戶的預(yù)警能力從而更有效地規(guī)避違約風(fēng)險(xiǎn),有助于商業(yè)銀行獲得收益與安全的雙贏。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱商業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F832.2;F224

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本文編號(hào)：2565716