【摘要】：近年來(lái),個(gè)人信用消費(fèi)貸款在高速發(fā)展的同時(shí),隨著同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的日益加劇和優(yōu)質(zhì)客戶(hù)資源貸款需求的逐漸飽和,客戶(hù)準(zhǔn)入門(mén)檻不斷降低,導(dǎo)致其不良貸款余額和不良率也隨之直線(xiàn)上升,貸款違約風(fēng)險(xiǎn)不斷暴露并有急速上升態(tài)勢(shì)。因此迫切需要識(shí)別和提煉出對(duì)個(gè)人信用消費(fèi)貸款的違約具有顯著影響的各類(lèi)因素并加以運(yùn)用到實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)控制中,促其走向良性發(fā)展軌道。本文從國(guó)外流行的FICO個(gè)人信用評(píng)分系統(tǒng)、傳統(tǒng)商業(yè)銀行的違約風(fēng)險(xiǎn)控制和新興互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)控制等三個(gè)角度對(duì)現(xiàn)有的個(gè)人信用消費(fèi)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)控制現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,認(rèn)為我國(guó)人行征信體系不完善,覆蓋人群相對(duì)有限,致使金融機(jī)構(gòu)無(wú)法有效復(fù)制國(guó)外流行的FICO個(gè)人信用評(píng)分模式,同時(shí)傳統(tǒng)商業(yè)銀行對(duì)個(gè)人信用消費(fèi)貸款這一新興業(yè)務(wù)品種仍大都沿用以往抵質(zhì)押類(lèi)個(gè)人貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模式,無(wú)法準(zhǔn)確反映客戶(hù)的潛在違約風(fēng)險(xiǎn)狀況,而新興互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)建立的信用評(píng)估體系也存在數(shù)據(jù)真實(shí)性和有效性等缺陷,實(shí)際應(yīng)用效果還有待時(shí)間的檢驗(yàn)�；诖�,本文從理論分析角度,將個(gè)人信用消費(fèi)貸款違約的影響因素分為客戶(hù)特征因素和貸款特征因素等兩方面,并通過(guò)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(hù)貸款申請(qǐng)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(hù)貸款申請(qǐng)時(shí)實(shí)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(diǎn)。通過(guò)Logistic回歸模型、Lasso-logistic回歸模型和決策樹(shù)模型比較后,最終選定預(yù)測(cè)效果較好的Logistic回歸模型進(jìn)行個(gè)人信用消費(fèi)貸款違約影響因素的實(shí)證分析。模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的比率為81.34%,說(shuō)明本文建立的預(yù)測(cè)模型效果較好,對(duì)各金融機(jī)構(gòu)開(kāi)展個(gè)人信用消費(fèi)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)控制具有較強(qiáng)的參考意義和指導(dǎo)價(jià)值,據(jù)此本文也提出了針對(duì)性的建議。
【圖文】：

16圖 2-1 微眾銀行客戶(hù)信用評(píng)分體系信用評(píng)分系統(tǒng)將以上原始數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，并通過(guò)逐步、可預(yù)測(cè)的指標(biāo)，再輔以先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和人工智能技個(gè)人信用消費(fèi)貸款等信貸產(chǎn)品提供優(yōu)質(zhì)的“白名單”客。但本文認(rèn)為其仍存在一定缺陷，不具備較強(qiáng)的可復(fù)除了騰訊，沒(méi)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(shí)際值1萬(wàn)元至5萬(wàn)元-25萬(wàn)元至10萬(wàn)元-310萬(wàn)元至50萬(wàn)元-450萬(wàn)元至100萬(wàn)元-5100萬(wàn)元至500萬(wàn)元-6500萬(wàn)元至1000萬(wàn)元-71000萬(wàn)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(shí)際值 實(shí)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(tái)，，使用 SAS 工具將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存款賬戶(hù)表、投資賬戶(hù)表、證券存養(yǎng)老金賬戶(hù)表、結(jié)算賬戶(hù)交易明細(xì)表、客戶(hù)關(guān)系表和客戶(hù)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(qǐng)前的各項(xiàng)金融資產(chǎn)，包括存款、理財(cái)、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(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F832.4

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本文編號(hào)：2666771