【摘要】：信用風(fēng)險貫穿于信用卡的申請受理與審批、賬戶管理、反欺詐與催收和核銷四個生命周期,每個階段分別適用不同的評估方法。在信用卡申請階段,通常根據(jù)信用評分模型對申請人信用好、壞的評級結(jié)果,決定該申請的批準(zhǔn)與拒絕。本文通過多種信用評分建模方法的研究對比,認(rèn)為Logistic回歸法對樣本數(shù)據(jù)限制少、預(yù)測效果穩(wěn)定良好,尤其適用于信用級別這種分類問題。但是,這種方法建立的模型缺乏對自變量間相關(guān)關(guān)系的識別與處理,并會由此對模型的擬合優(yōu)度和分類預(yù)測能力產(chǎn)生不利影響。 因此,對于用Logistic回歸法建立的信用評分模型,本文首次提出利用列聯(lián)表分析法對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；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。經(jīng)實(shí)證,使用交互項代替原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)了其對好、壞客戶的分類預(yù)測準(zhǔn)確能力。此外,建立含交互項的Logistic回歸信用評分模型時,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,模型的直接計算結(jié)果是對申請人違約概率的預(yù)測值,因而需要為信用級別的判斷設(shè)定適當(dāng)?shù)姆诸悩?biāo)準(zhǔn)值。采用本文對信用評分模型構(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,同時還能增強(qiáng)對壞客戶的預(yù)警能力從而更有效地規(guī)避違約風(fēng)險,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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F832.2;F224

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