電子銀行模擬系統(tǒng)——個人消費信用貸款子系統(tǒng).pdf

1、近幾年來，隨著我國居民收入水平的提高和國家經(jīng)濟的快速發(fā)展，居民的生活水平、消費能力得到了很大提升，消費信貸作為一種有效的融資手段，越來越多地成為消費者解決當前消費資金短缺時的選擇，因而市場需求大幅提高。隨著政府以擴大內(nèi)需為目標的宏觀經(jīng)濟政策的制定，消費信貸業(yè)務也隨之進入了快速增長階段。據(jù)統(tǒng)計，截止2004年6月末，境內(nèi)全部金融機構個人消費信貸余額17952億元，占同期全部金融機構各項貸款余額的10.6％。與發(fā)達國家消費信貸比例(20％-

2、40％)相比，仍有很大的發(fā)展?jié)摿?。不僅如此，在現(xiàn)階段我國個人信貸消費結構中，個人住房貸款和汽車消費貸款占了相當比重。到2005年末，個人消費貸款余額達到2.2萬億元，比1997年增長128倍，其中住房貸款余額為1.84萬億元，占整個消費貸款余額的83.64％。然而，由于我國消費信貸業(yè)務起步較晚，從出現(xiàn)到目前也僅僅只有十多年的歷史，還處于探索階段，相關機制與法規(guī)尚待建立與完善，個人信用體系尚未建立、面臨著許多不確定的風險。因此，商業(yè)銀行在

3、大力發(fā)展消費信貸業(yè)務的同時，應加強個人消費信貸風險管理體系的研究，有效防范信貸風險。 我國對消費信貸客戶的信用評分起步較晚，早期一般用判斷式信用評分，銀行通過借款申請人在申請書上填寫的內(nèi)容來判斷貸與不貸，貸款多少，長短期限等，是一種經(jīng)驗式的、人為因素較多的判斷方式。至于消費者信用評分，在我國商業(yè)銀行中，有些沒有做過這方面的工作，有些還剛剛起步。我國現(xiàn)有的消費者評分體系主要是借鑒國外銀行的消費者信用評分體系，在結合我國實際情況調(diào)整

4、后形成本系統(tǒng)的評分體系。由保障支持、經(jīng)濟支持、穩(wěn)定情況和消費者背景四部分內(nèi)容組成，采用百分制。消費者信用評分體系的推出，使銀行能夠更快更準確地評價貸款人的信用，促進了消費信貸業(yè)務的發(fā)展，并能有效地規(guī)避放貸風險，提高資產(chǎn)質(zhì)量。但這一體系的建立是基于傳統(tǒng)的分析模型，沒有借助一些量化的數(shù)學模型，不具備對新知識的獲取能力，不能完全滿足對信用風險決策的需要。因此，有必要借鑒西方國家成功經(jīng)驗，使用定量化的評估方法，研究建立適應我國實際情況的個人信貸

5、評估模型。本文根據(jù)我國的具體國情，探索提出建立我國商業(yè)銀行個人消費信貸系統(tǒng)，為銀行更好的對客戶信用風險度進行準確的預測而提供決策上的數(shù)據(jù)支持。筆者研究了國內(nèi)外個人消費信貸現(xiàn)狀，并學習國內(nèi)現(xiàn)有的消費信貸模型，在此基礎上使用大量的個人數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術，使用判別分析法及決策樹方法構建個人消費信貸評估模型，對客戶信用等級進行分類、預測，為商業(yè)銀行消費信用風險管理提供決策支持。 本文從結構上分為四章： 第一章主要研究國內(nèi)外個

6、人消費信用貸款的發(fā)展現(xiàn)狀。首先對美國、日本和歐盟等國的個人消費信用貸款進行研究，分析了各國消費信用貸款的特征和現(xiàn)狀，并對各國個人消費信貸的種類作了介紹。接著分析了我國個人消費信用貸款的發(fā)展、現(xiàn)狀、問題和目前我國商業(yè)銀行消費信貸風險評估體系三個方面。 第二章闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術的基礎理論及其在商業(yè)銀行中的應用。首先對數(shù)據(jù)挖掘的任務、過程標準進行了介紹，然后詳細說明數(shù)據(jù)挖掘相關技術，如決策樹、聚類算法、判別分析和神經(jīng)網(wǎng)絡技術等。最后，

7、說明了數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行消費信用貸款中運用的必要性。 第三章是本文的核心內(nèi)容。主要闡述個人消費信用貸款系統(tǒng)的設計過程。本章首先介紹了該系統(tǒng)的實現(xiàn)目標、主要功能及開發(fā)環(huán)境的選擇，然后依次介紹了系統(tǒng)的功能結構設計、業(yè)務流程分析，并運用數(shù)據(jù)挖掘技術對原始數(shù)據(jù)進行預處理，建立客戶細分和客戶貸款等級評估模型。本章主要用SPSS14.0在數(shù)據(jù)基礎上使用判別分析法和決策樹方法進行客戶分類和客戶貸款等級的確定。 第四章作為整篇論文的結束

8、章節(jié)對整個系統(tǒng)進行了一個總體評價，指出了系統(tǒng)的局限性以及相應的改進意見，并對系統(tǒng)的進一步改進工作作出說明。 本文采用數(shù)據(jù)挖掘技術對數(shù)據(jù)進行有效分析，采用量化的數(shù)學模型，在對數(shù)據(jù)進行總結的同時對數(shù)據(jù)進行深層次的分析，進而掌握數(shù)據(jù)規(guī)律并作出預測，以滿足信用風險決策的需要。本文選取了10個要素作為客戶分類和貸款等級評估的基本因素，把客戶基本信息和貸款歷史情況相結合，結果表明分類效果較好。此外，設計了個人消費信貸系統(tǒng)，詳細規(guī)劃了本系統(tǒng)功