A銀行個人信用卡個人信用風(fēng)險影響因素研究
【學(xué)位單位】:云南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:F832.479
【部分圖文】:
?.210?100.000??提取方法:主成分分析法。??3、確定因子個數(shù)。在表現(xiàn)成分特征值的碎石圖中(圖4.1),可以看出七個??因子之間的特征值之差比較大,而剩下的因子之間的特征值之差均比較小,可以??初步推測,提取七個因子將能概括原始觀測數(shù)據(jù)的絕大部分信息。??■??27?
表4.9反映了將變量替換為公共因子后,各個公共因子在每個因子上解度,圖4.2則顯示了因子丨,因子2?,因子3這三個特征值較大的因子在三間與20個原始變量之間的關(guān)系。??4A3逾期客戶的因素分類??通過以上的數(shù)據(jù)分析,可以得出影響信用卡個人信用風(fēng)險的因素分為七按照得分由高到低分別歸納命名為:教育質(zhì)量、生命特征、負債、還款意工作情況、經(jīng)濟收入、固定資產(chǎn)。??表4.10因子歸類表??教育質(zhì)量?教育程度??職稱??生命特征?性別??年齡??I?
所以高學(xué)歷持卡人的財務(wù)危機也就相對較小。因此,在客戶群體選擇上我們可以??傾向此類客戶,同時,正因為這兩個因素的影響大,所以應(yīng)加強真實性核實,而??非單靠客戶個人簡單做出的說明。168個逾期客戶的統(tǒng)計結(jié)果見表4.11、圖4.3;??表4.12及圖4.4,教育程度在本科以下的逾期客戶占比高達97.6%;無職稱逾期??客戶占比高達81.5%。??32??
【參考文獻】
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本文編號:2865506
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