發(fā)布時(shí)間：2021-07-16 10:27

　　信用風(fēng)險(xiǎn)是銀行最重要的風(fēng)險(xiǎn)之一,有效的控制信用風(fēng)險(xiǎn)能降低銀行的不良率和提高銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法在面對(duì)急增的數(shù)據(jù)量時(shí)效率低下,分析得出的結(jié)果誤差大,存在技術(shù)缺陷,基于此,本文在大數(shù)據(jù)技術(shù)決策樹(shù)分析方法的基礎(chǔ)上研究農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素,建立客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)模型。本文首先對(duì)貴州農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)形成原因進(jìn)行了分析,由于金融機(jī)構(gòu)與客戶(hù)之間存在信息不對(duì)稱(chēng)性、信用環(huán)境不完善、貸款行業(yè)比較集中和內(nèi)控機(jī)制不健全等原因,導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)攀升,而目前存在的信用風(fēng)險(xiǎn)管理流程是以客戶(hù)的一些基本指標(biāo)來(lái)作為判定標(biāo)準(zhǔn),數(shù)據(jù)來(lái)源不統(tǒng)一和人員操作等因素,會(huì)使信用風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)評(píng)定不真實(shí),因此本文采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),挖掘客戶(hù)深層次數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。本文主要是應(yīng)用SPSS modeler工具對(duì)貴州農(nóng)村信用社某農(nóng)商行的個(gè)人信用貸款數(shù)據(jù)分析,并采用大數(shù)據(jù)技術(shù)里面的分類(lèi)回歸樹(shù)方法,對(duì)其進(jìn)行建模分析得出客戶(hù)信用等級(jí),結(jié)論得出影響個(gè)人客戶(hù)信用等級(jí)的影響因素主要有貸款余額,客戶(hù)類(lèi)型,授信額度,家庭人口數(shù)。最后論文在以上研究的基礎(chǔ)上提出了降低信用風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)建議和對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的展望。 

【文章來(lái)源】：對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：53 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

貴州農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)組成圖

構(gòu)建模型圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]貴州農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)發(fā)展戰(zhàn)略研究[D]. 張帥.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[2]基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行智慧型風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 李連夢(mèng).天津商業(yè)大學(xué) 2016
[3]商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 王圣文.山東科技大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3286829