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數(shù)據(jù)挖掘在銀行對(duì)公客戶信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2023-03-22 23:06
  近年來(lái),我國(guó)對(duì)經(jīng)濟(jì)增速指標(biāo)進(jìn)行逐步下調(diào),新常態(tài)發(fā)展模式成為經(jīng)濟(jì)主旋律。隨著金融改革的逐步深化,利率市場(chǎng)化步伐的加快,以及經(jīng)濟(jì)形勢(shì)發(fā)展出現(xiàn)的不確定性,商業(yè)銀行之間的競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入白熱化。對(duì)公客戶作為各家商業(yè)銀行創(chuàng)造利潤(rùn)的主要來(lái)源成為必爭(zhēng)之地,其信用風(fēng)險(xiǎn)管理能力如何得到提高,如何對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確有效的防范和管理直接決定了商業(yè)銀行的盈利水平與資產(chǎn)質(zhì)量,是其在將來(lái)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)的關(guān)鍵因素。而對(duì)公客戶信貸業(yè)務(wù)由于單比授信額度大、較短的貸款周期、極強(qiáng)的業(yè)務(wù)粘性和收益回報(bào)率高的特點(diǎn),是當(dāng)前商業(yè)銀行資產(chǎn)端的核心,同時(shí)也是商業(yè)銀行不良率不斷走高的原因之一。故以對(duì)公信貸業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)對(duì)對(duì)公客戶進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)管理成為商業(yè)銀行控制信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。本文首先以信用風(fēng)險(xiǎn)及其管理理論為切入點(diǎn),對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的研究進(jìn)行了介紹,評(píng)述了商業(yè)銀行現(xiàn)有的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型存在的不足與缺陷。隨后簡(jiǎn)要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念,并對(duì)其重要技術(shù)方法與功能進(jìn)行詳盡敘述。接著對(duì)數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行的應(yīng)用情況進(jìn)行了概括和分析,同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具體在銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用進(jìn)行了分析。最后從實(shí)際應(yīng)用角度,選取銀行對(duì)公客戶信貸業(yè)務(wù)作為分析背景。采用定...

【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 論文研究背景與意義
        1.1.1 論文研究背景
        1.1.2 論文研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)概念和應(yīng)用分析
    2.1 對(duì)公客戶信用風(fēng)險(xiǎn)管理及相關(guān)模型概述
        2.1.1 信用風(fēng)險(xiǎn)理論
        2.1.2 信用風(fēng)險(xiǎn)管理理論
        2.1.3 信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型概述
    2.2 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念及介紹
        2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念
        2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程
        2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘的功能
        2.2.4 數(shù)據(jù)挖掘主要技術(shù)方法
    2.3 數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行中的應(yīng)用情況
        2.3.1 數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行中的整體應(yīng)用狀況分析
        2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用分析
第3章 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建
    3.1 信用風(fēng)險(xiǎn)影響關(guān)鍵因素分析
        3.1.1 銀行對(duì)公客戶信用風(fēng)險(xiǎn)定性分析
        3.1.2 銀行對(duì)公客戶信用風(fēng)險(xiǎn)定量分析
        3.1.3 構(gòu)建對(duì)公客戶信用風(fēng)險(xiǎn)分析模型
    3.2 決策樹算法在對(duì)公客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中的應(yīng)用
        3.2.1 決策樹基本概念
        3.2.2 算法種類
        3.2.3 決策樹算法內(nèi)容
        3.2.4 決策樹剪枝
        3.2.5 決策樹算法在對(duì)公客戶信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用
第4章 對(duì)公客戶信用風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)證分析
    4.1 數(shù)據(jù)挖掘工具python的介紹
    4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    4.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.3.1 數(shù)據(jù)的清洗
        4.3.2 數(shù)據(jù)的集成
        4.3.3 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換
    4.4 構(gòu)建對(duì)公客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分析模型
        4.4.1 數(shù)據(jù)平衡化
        4.4.2 One-Hot編碼
        4.4.3 決策樹模型的建立
        4.4.4 決策樹模型的驗(yàn)證
第5章 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄 數(shù)據(jù)樣本
致謝



本文編號(hào):3767771

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