數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中的應(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)險管理中的應(yīng)用研究摘要商業(yè)銀行信用風(fēng)險研究是金融領(lǐng)域一個重要研究課題。本文以數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用為研究對象采用理論研究與實證研究相結(jié)合的研究思路。理論研究主要通過獲取國內(nèi)外最新的金融風(fēng)險管理、商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究成果和對相關(guān)文獻資料的整理和挖掘，形成關(guān)于金融風(fēng)險管理、商業(yè)銀行信用風(fēng)險與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究的基本觀點和模型，并緊密結(jié)合實證重點研究信用違約模型

2、。實證研究結(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兩種方式。以信用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行定量研究，以訓(xùn)練樣本與預(yù)測樣本、正?？蛻襞c違約客戶、四種預(yù)測模型為對比進行比較研究。理論研究方面，本文形成了如下觀點：1）金融風(fēng)險是社會生活中最集中、最具潛在破壞力的風(fēng)險；金融風(fēng)險不可消滅，但可控制而且必需加以控制。2）信用風(fēng)險是我國國有商業(yè)銀行所面臨的最重要的風(fēng)險；國外已有較為成熟的現(xiàn)代信用風(fēng)險管理模型和工具，國內(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)險管理中能發(fā)揮重要的作用，但目前國內(nèi)基于數(shù)據(jù)挖掘的信用風(fēng)險管理應(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、堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、良好的信用機制和專業(yè)化人才隊伍的建設(shè)。實證研究方面，本文對數(shù)據(jù)挖掘在信用風(fēng)險中的客戶違約進行了深入的研究，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、微軟DTS，Excel等數(shù)據(jù)挖掘理

4、論和技術(shù)。通過對14個解釋變量進行研究，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個變量為信用風(fēng)險特征因素。2）對信用違約模型，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信用違約進行預(yù)測。比較四種方法，發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測能力最強，決策樹模型次之，Logistic回歸模型的預(yù)測能力第三，多元判別分析的預(yù)測效果最弱。3）對信用違約分析結(jié)果的評價，本電

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

6、itriskmanagementasstudyingobjectiveappliesthemethodcombiningwiththeeticstudypracticalstudy.Thetheeticstudyfmsthebasicviewpointsmodelsoffinancialriskmanagementcommercialbankcreditriskdataminingmainlybyacquiringthenewlyapp

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