本文關(guān)鍵詞：信用評(píng)分卡在電商小微企業(yè)信貸中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著中國(guó)電商行業(yè)蓬勃發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信貸逐漸成為小微企業(yè)的融資新渠道,深入分析與挖掘網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)價(jià)值,是有效緩解小微企業(yè)融資難、風(fēng)控難的重要途徑,因此具有深遠(yuǎn)的社會(huì)實(shí)際意義。本文聚焦于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下的小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)模型開(kāi)發(fā),并圍繞信用評(píng)價(jià)體系構(gòu)建、變量變換方法、特征選擇等方面積極創(chuàng)新,探索出一條行之有效的解決辦法。首先,將最優(yōu)化方法引入到變量分組,最大程度提升單變量預(yù)測(cè)能力的同時(shí),確保了數(shù)據(jù)結(jié)果業(yè)務(wù)合理性。其次,在此基礎(chǔ)上將最優(yōu)化變量分組法與Lasso-Logistic相結(jié)合,有效解決了互聯(lián)網(wǎng)高維數(shù)據(jù)下的特征選擇難題,從而實(shí)現(xiàn)了模型效果與模型效率的同步提升。最后,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)真實(shí)信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證對(duì)比分析,進(jìn)一步檢驗(yàn)了研究結(jié)論的有效性、可靠性。
【關(guān)鍵詞】：中小企業(yè)貸款 信用評(píng)分卡 WOE變換 Lasso-Logistic
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F276.3;F832.4;F724.6
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 研究目的與意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述8-9
• 1.2.1 國(guó)外信用風(fēng)險(xiǎn)模型研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)信用風(fēng)險(xiǎn)模型研究現(xiàn)狀9
• 1.3 研究?jī)?nèi)容9-10
• 1.4 研究方法10-11
• 1.5 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)11
• 1.6 論文基本結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 信用評(píng)分技術(shù)在小額信貸中的應(yīng)用與現(xiàn)狀13-17
• 2.1 信用評(píng)分技術(shù)概述13-14
• 2.1.1 信用評(píng)分的基本概念13
• 2.1.2 信用評(píng)分與信用評(píng)級(jí)的區(qū)別13-14
• 2.1.3 信用評(píng)估的主要方法14
• 2.2 基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理14-17
• 2.2.1 網(wǎng)絡(luò)信貸的主要特點(diǎn)14-15
• 2.2.2 Kabbage模式15-16
• 2.2.3 阿里小貸模式16-17
• 第三章 信用評(píng)分卡開(kāi)發(fā)流程與關(guān)鍵技術(shù)17-37
• 3.1 目標(biāo)變量定義17-19
• 3.1.1 “好客戶”與“壞客戶”17-18
• 3.1.2 Vintage分析18-19
• 3.2 樣本選擇19-20
• 3.3 變量分組(WOE)20-28
• 3.3.1 變量分組的基本原理20-21
• 3.3.2 變量分組的優(yōu)點(diǎn)21-22
• 3.3.3 變量分組的缺點(diǎn)22-23
• 3.3.4 最優(yōu)化變量分組法23-25
• 3.3.5 卡方統(tǒng)計(jì)量分組法25-28
• 3.4 特征選擇28-32
• 3.4.1 基于正則化的收縮方法(Shrinkage method)29-31
• 3.4.2 子集選擇法(Subset method)31-32
• 3.5 評(píng)分尺度化(Scaling)32-34
• 3.6 模型效果評(píng)價(jià)34-37
• 3.6.1 ROC曲線34-35
• 3.6.2 K-S統(tǒng)計(jì)量35-37
• 第四章 電商小微企業(yè)信用評(píng)分模型開(kāi)發(fā)的實(shí)證研究37-56
• 4.1 目標(biāo)定義、數(shù)據(jù)抽樣37-42
• 4.1.1 壞客戶定義37
• 4.1.2 樣本選取37-38
• 4.1.3 指標(biāo)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)38-42
• 4.2 變量分組42-45
• 4.3 變量選擇與模型估計(jì)45-50
• 4.3.1 optBin和Lasso-Logistic45-47
• 4.3.2 chisqBin和Stepwise-Logistic47-50
• 4.4 評(píng)分尺度化50-52
• 4.5 模型效果評(píng)估52-56
• 第五章 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 主要研究56
• 5.2 研究的局限性56-58
• 參考文獻(xiàn)58-60
• 致謝60

【相似文獻(xiàn)】

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