數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究.pdf

1、電子科技大學(xué)碩士論文i數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究摘要商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)研究是金融領(lǐng)域一個(gè)重要研究課題。本文以數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用為研究對(duì)象采用理論研究與實(shí)證研究相結(jié)合的研究思路。理論研究主要通過獲取國(guó)內(nèi)外最新的金融風(fēng)險(xiǎn)管理、商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究成果和對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)資料的整理和挖掘，形成關(guān)于金融風(fēng)險(xiǎn)管理、商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究的基本觀點(diǎn)和模型，并緊密結(jié)合實(shí)證重點(diǎn)研究信用違約模型

2、。實(shí)證研究結(jié)合某行山西省分行的信用卡系統(tǒng)數(shù)據(jù)，采用了量化研究和比較研究?jī)煞N方式。以信用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行定量研究，以訓(xùn)練樣本與預(yù)測(cè)樣本、正?？蛻襞c違約客戶、四種預(yù)測(cè)模型為對(duì)比進(jìn)行比較研究。理論研究方面，本文形成了如下觀點(diǎn)：1）金融風(fēng)險(xiǎn)是社會(huì)生活中最集中、最具潛在破壞力的風(fēng)險(xiǎn)；金融風(fēng)險(xiǎn)不可消滅，但可控制而且必需加以控制。2）信用風(fēng)險(xiǎn)是我國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行所面臨的最重要的風(fēng)險(xiǎn)；國(guó)外已有較為成熟的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型和工具，國(guó)內(nèi)則處在積極探索的起步階

3、段。3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著廣闊的應(yīng)用前景，在信用風(fēng)險(xiǎn)管理中能發(fā)揮重要的作用，但目前國(guó)內(nèi)基于數(shù)據(jù)挖掘的信用風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用條件尚不成熟，但前景令人振奮。4）不同信用違約模型與工具各有千秋，要成功應(yīng)用，有待于研究的深入、堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、良好的信用機(jī)制和專業(yè)化人才隊(duì)伍的建設(shè)。實(shí)證研究方面，本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘在信用風(fēng)險(xiǎn)中的客戶違約進(jìn)行了深入的研究，取得如下成果：1）信用數(shù)據(jù)特征提取和轉(zhuǎn)換階段本文用到主成分分析、均值檢驗(yàn)、微軟DTS，Excel等數(shù)據(jù)挖掘理

4、論和技術(shù)。通過對(duì)14個(gè)解釋變量進(jìn)行研究，經(jīng)檢定結(jié)果發(fā)現(xiàn)持卡戶證件類別、學(xué)歷、工作單位類別、本行代發(fā)工資、持卡情況5個(gè)變量為信用風(fēng)險(xiǎn)特征因素。2）對(duì)信用違約模型，本文提出采用多元判別分析模型、Logistic回歸模型、決策樹模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型四種模型分別對(duì)信用違約進(jìn)行預(yù)測(cè)。比較四種方法，發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力最強(qiáng)，決策樹模型次之，Logistic回歸模型的預(yù)測(cè)能力第三，多元判別分析的預(yù)測(cè)效果最弱。3）對(duì)信用違約分析結(jié)果的評(píng)價(jià)，本電

5、子科技大學(xué)碩士論文iiiTHEAPPLIEDSTUDYONDATAMININGBASEDCREDITRISKMANAGEMENTOFCOMMERCIALBANKABSTRACTThestudyonthecreditriskmanagementofcommercialbankismajstudyingtopicinfinancialarea.Thepapertakestheappliedstudyondataminingbasedcred

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