本文關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行個人信用評估模型研究

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【摘要】：個人信用評估是商業(yè)銀行個人金融業(yè)務(wù)開展及信貸審批的關(guān)鍵環(huán)節(jié),是個人信用風(fēng)險管理的核心。以主觀判斷和定性分析為主的個人信用評估模式存在著效率低、成本高、準確性低等缺點,已不能滿足商業(yè)銀行個人零售業(yè)務(wù)快速、多樣化發(fā)展的需要,引入定量化、自動化的個人信用評估系統(tǒng),是商業(yè)銀行加快業(yè)務(wù)發(fā)展、提高競爭能力和經(jīng)營效益的迫切需要。 本文在總結(jié)和借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究成果和實踐經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,以具體的實際信貸數(shù)據(jù)為樣本,介紹和演示了如何分別運用層次分析法、Logistic回歸和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種方法來建立個人信用評估模型及模型求解的詳細過程,并對這三種單一模型的建模原理、過程和效果進行了比較分析和實證檢驗。通過對單一模型的比較分析及結(jié)合我國實際情況,本文進一步構(gòu)建了以層次分析法和Logistic回歸為基礎(chǔ)的個人信用評估組合模型。本文認為,層次分析法與Logistic回歸組合建模的思路既保留了層次分析法易于建模、運用靈活、可操作性強的優(yōu)點,又吸收了Logistic回歸計算客觀嚴謹、預(yù)測準確率較高的優(yōu)點,可在保證較高預(yù)測精度的同時降低數(shù)據(jù)收集的工作量、簡化業(yè)務(wù)流程,是一種在我國當前個人征信體系不完善、個人基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫不完備等實際情況下建立個人信用評估模型或系統(tǒng)時所值得參考和采用的建模方法。
【關(guān)鍵詞】：個人信用評估 層次分析法 Logistic回歸 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 組合模型
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F832.33;F224
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 選題背景和意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述11-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究的內(nèi)容與創(chuàng)新之處13-14
• 1.4 研究方法和論文框架14-16
• 1.4.1 研究方法14
• 1.4.2 論文框架14-16
• 第二章 個人信用評估指標體系16-23
• 2.1 個人信用評估理論基礎(chǔ)16-20
• 2.1.1 信用與個人信用16-18
• 2.1.2 個人信用評估的主要方法18-20
• 2.2 個人信用評估指標的選取20-23
• 2.2.1 個人信用評估指標選取的原則20-21
• 2.2.2 個人信用評估指標的選取及指標體系的建立21-23
• 第三章 三種個人信用評估單一模型23-57
• 3.1 樣本數(shù)據(jù)的選取與處理23-26
• 3.2 基于層次分析法的單一模型26-38
• 3.2.1 層次分析法理論介紹26-30
• 3.2.2 層次分析法模型的建立過程及實證檢驗30-38
• 3.3 基于Logistic回歸的單一模型38-47
• 3.3.1 Logistic回歸理論介紹38-41
• 3.3.2 Logistic回歸模型的建立過程及實證檢驗41-47
• 3.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的單一模型47-55
• 3.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論介紹47-50
• 3.4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立過程及實證檢驗50-55
• 3.5 三種單一模型的比較分析55-57
• 第四章 個人信用評估組合模型的建立與檢驗57-63
• 4.1 層次分析法-Logistic回歸組合模型的建立57-60
• 4.2 層次分析法-Logistic回歸組合模型的實證檢驗60-62
• 4.3 組合模型與單一模型的比較分析62-63
• 第五章 結(jié)論與展望63-65
• 參考文獻65-68
• 附錄68-71
• 致謝71-72
• 攻讀碩士期間參加的科研項目72

【參考文獻】

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本文編號：804267