【摘要】：近年來,個人信用消費貸款在高速發(fā)展的同時,隨著同業(yè)競爭的日益加劇和優(yōu)質(zhì)客戶資源貸款需求的逐漸飽和,客戶準入門檻不斷降低,導致其不良貸款余額和不良率也隨之直線上升,貸款違約風險不斷暴露并有急速上升態(tài)勢。因此迫切需要識別和提煉出對個人信用消費貸款的違約具有顯著影響的各類因素并加以運用到實際風險控制中,促其走向良性發(fā)展軌道。本文從國外流行的FICO個人信用評分系統(tǒng)、傳統(tǒng)商業(yè)銀行的違約風險控制和新興互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的違約風險控制等三個角度對現(xiàn)有的個人信用消費貸款違約風險控制現(xiàn)狀進行了分析,認為我國人行征信體系不完善,覆蓋人群相對有限,致使金融機構(gòu)無法有效復制國外流行的FICO個人信用評分模式,同時傳統(tǒng)商業(yè)銀行對個人信用消費貸款這一新興業(yè)務(wù)品種仍大都沿用以往抵質(zhì)押類個人貸款的違約風險評估模式,無法準確反映客戶的潛在違約風險狀況,而新興互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)建立的信用評估體系也存在數(shù)據(jù)真實性和有效性等缺陷,實際應(yīng)用效果還有待時間的檢驗�；诖�,本文從理論分析角度,將個人信用消費貸款違約的影響因素分為客戶特征因素和貸款特征因素等兩方面,并通過大數(shù)據(jù)技術(shù)從傳統(tǒng)商業(yè)銀行的海量數(shù)據(jù)中提煉出客戶貸款申請前持有的近半年日均金融資產(chǎn)和關(guān)聯(lián)違約人數(shù)等新的特征因素,將其與歷史貸款履約次數(shù)、月貸款頻率和客戶貸款申請時實際占用的授信比例等已有研究成果較少甚至尚未涉及的特征因素作為本文研究的重點。通過Logistic回歸模型、Lasso-logistic回歸模型和決策樹模型比較后,最終選定預(yù)測效果較好的Logistic回歸模型進行個人信用消費貸款違約影響因素的實證分析。模型準確預(yù)測的比率為81.34%,說明本文建立的預(yù)測模型效果較好,對各金融機構(gòu)開展個人信用消費貸款違約風險控制具有較強的參考意義和指導價值,據(jù)此本文也提出了針對性的建議。
【圖文】：

16圖 2-1 微眾銀行客戶信用評分體系信用評分系統(tǒng)將以上原始數(shù)據(jù)進行量化，并通過逐步、可預(yù)測的指標，再輔以先進的大數(shù)據(jù)和人工智能技個人信用消費貸款等信貸產(chǎn)品提供優(yōu)質(zhì)的“白名單”客。但本文認為其仍存在一定缺陷，不具備較強的可復除了騰訊，沒有任何一家公司可以掌握如此海量的社

年日均金融資產(chǎn)實際值1萬元至5萬元-25萬元至10萬元-310萬元至50萬元-450萬元至100萬元-5100萬元至500萬元-6500萬元至1000萬元-71000萬元以上-8由于近半年日均金融資產(chǎn)樣本間的金額差異較大，研究更關(guān)心各金額段的違響程度，而不是具體某一違約影響程度。聯(lián)違約人數(shù) 實際值 實際值其中近半年日均金融資產(chǎn)和關(guān)聯(lián)違約人數(shù)字段主要基于某商業(yè)銀行已建立數(shù)據(jù)平臺，，使用 SAS 工具將數(shù)據(jù)倉庫中存款賬戶表、投資賬戶表、證券存養(yǎng)老金賬戶表、結(jié)算賬戶交易明細表、客戶關(guān)系表和客戶信息表等海量數(shù)據(jù)析，提取出需要的信息。如近半年日均金融資產(chǎn)字段主要從相關(guān)數(shù)據(jù)表中提款申請前的各項金融資產(chǎn)，包括存款、理財、基金、債券、貴金屬和養(yǎng)老金半年日均金融資產(chǎn)字段的具體構(gòu)建如下圖 4-1 所示：
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F832.4

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本文編號：2666771