基于數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)銀行貸款信用評(píng)級(jí).pdf

1、風(fēng)險(xiǎn)管理是商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)過程中的核心，是商業(yè)銀行健康發(fā)展的重中之重。存貸款業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)過程中最重要的組成部分之一，貸款業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行盈利的主要手段，因此，貸款風(fēng)險(xiǎn)成為商業(yè)銀行的最主要風(fēng)險(xiǎn)，需要積極合理的應(yīng)對(duì)。
　　 本文使用數(shù)據(jù)挖掘中決策樹分類技術(shù)，對(duì)已獲得的某商業(yè)銀行真實(shí)貸款信息樣本進(jìn)行縱向的挖掘。經(jīng)過數(shù)據(jù)的獲取、集成、預(yù)處理，然后建立貸款風(fēng)險(xiǎn)的決策樹評(píng)級(jí)模型，然后以此為基礎(chǔ)，得出貸款的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，幫助商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理部門預(yù)

2、測(cè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)。
　　 由目前商業(yè)銀行獲得的貸款企業(yè)的信息可以看出，相關(guān)數(shù)據(jù)大而繁雜，不同企業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)都是無關(guān)的，而且完全的相同的指標(biāo)幾乎沒有。因此針對(duì)傳統(tǒng)決策樹算法對(duì)于處理連續(xù)屬性的一些局限性，重點(diǎn)研究了應(yīng)用于商業(yè)銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)離散化方法以及決策樹生成方法:對(duì)于連續(xù)屬性，采用聚類的方法對(duì)其屬性中數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的劃分，然后利用模糊集方法解決連續(xù)數(shù)據(jù)的離散化中的苛刻閾值不公平問題;針對(duì)產(chǎn)生的具有隸屬度的新屬性，使用改