基于客戶特征分析的G商業(yè)銀行個人住房貸款風(fēng)險管理研究
發(fā)布時間:2024-01-25 12:45
近年來,個人貸款業(yè)務(wù)成為銀行低風(fēng)險貸款業(yè)務(wù)的重中之重,以G銀行C支行為例,其個人貸款余額占貸款總余額的73%。個人貸款業(yè)務(wù)市場競爭激烈,各銀行不斷強調(diào)加大營銷力度、提升市場占比、擴大市場份額,內(nèi)部管理逐漸弱化,但伴隨著個人貸款體量的不斷增加,“重營銷、輕管理”的結(jié)果不斷顯現(xiàn),低風(fēng)險業(yè)務(wù)并不意味著無風(fēng)險,其個人貸款不良率呈現(xiàn)出逐年增長的態(tài)勢。個人住房貸款業(yè)務(wù)是個人貸款業(yè)務(wù)的中流砥柱,其具有貸款年限長、風(fēng)險分散、利息收入穩(wěn)定的特點,其產(chǎn)生的利潤給銀行總利潤做出了巨大的貢獻,且個人住房貸款業(yè)務(wù)有利于拓寬客戶渠道,所以利用大數(shù)據(jù)對個人住房貸款業(yè)務(wù)進行科學(xué)的信貸風(fēng)險,提高風(fēng)險管理水平,將有助于商業(yè)銀行盈利能力的提升。疫情以后,線上化業(yè)務(wù)成為各銀行爭搶資源的最新利器,而個人住房貸款業(yè)務(wù)的線上化終于被提上議程,從貸前視頻調(diào)查、線上授權(quán)查詢征信、電子化簽署合同等資料,貸中與合作機構(gòu)直連推送客戶信息到貸后與不動產(chǎn)登記中心數(shù)據(jù)直連辦理抵押、線上提前還款,個人住房貸款業(yè)務(wù)線上化的時代已步步逼近,但其核心貸款自動化審核卻未能實現(xiàn)。在個人消費貸款早已全線上化的背景下,相信個人住房貸款全線上化也不再遙遠,大數(shù)據(jù)時...
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究綜述
1.2.1 個人貸款風(fēng)險形成和控制方面的研究現(xiàn)狀
1.2.2 貸款風(fēng)險評分的研究現(xiàn)狀
1.3 研究方法及內(nèi)容
1.3.1 研究方法
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 創(chuàng)新點
2 理論依據(jù)
2.1 商業(yè)銀行個人住房貸款風(fēng)險理論依據(jù)
2.1.1 理性違約和被迫違約
2.1.2 信息不對稱理論
2.1.3 信貸配給理論
2.1.4 預(yù)期收入理論
2.2 數(shù)據(jù)模型理論依據(jù)
2.2.1 信用評分卡
2.2.2 Logistic回歸
3 G銀行個人住房貸款風(fēng)險管理現(xiàn)狀、成因及問題分析
3.1 G銀行個人住房貸款風(fēng)險管理現(xiàn)狀
3.1.1 G銀行個人住房貸款業(yè)務(wù)貸前審批流程
3.1.2 G銀行個人住房貸款業(yè)務(wù)貸后管理方法
3.2 G商業(yè)銀行個人住房貸款風(fēng)險成因分析
3.2.1 內(nèi)部因素
3.2.2 外部因素
3.3 G銀行個人住房貸款風(fēng)險管理問題分析
3.3.1 客戶基礎(chǔ)信息識別憑經(jīng)驗
3.3.2 客戶第一還款來源難以判斷真實性
3.3.3 個人信貸前臺客戶經(jīng)理培養(yǎng)的成本較高
4 數(shù)據(jù)預(yù)處理分析及模型選取
4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理分析
4.1.1 樣本選取
4.1.2 影響因素選取
4.1.3 單因素交叉分析
4.2 模型選取
4.2.1 信用評分卡
4.2.2 logistic回歸分析
4.3 模型評價方法
4.3.1 準確率
4.3.2 精確率、召回率與F1值
4.3.3 ROC曲線和AUC值
5 基于客戶特征的實證分析
5.1 模型實現(xiàn)
5.1.1 信用評分卡
5.1.2 Logistic回歸
5.1.3 樣本數(shù)據(jù)
5.2 模型試驗結(jié)果
5.2.1 混淆矩陣
5.2.2 評價指標(biāo)
5.2.3 ROC曲線
6 風(fēng)險管理建議
6.1 基于描述統(tǒng)計分析的審核中需重點關(guān)注客戶類別
6.2 客戶第一還款來源判定方式建議
6.3 管理建議
6.3.1 時間管理
6.3.2 營銷管理
6.3.3 人員管理
6.3.4 部門發(fā)展
6.4 研究結(jié)論的現(xiàn)實意義及展望
參考文獻
致謝
本文編號:3884843
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究綜述
1.2.1 個人貸款風(fēng)險形成和控制方面的研究現(xiàn)狀
1.2.2 貸款風(fēng)險評分的研究現(xiàn)狀
1.3 研究方法及內(nèi)容
1.3.1 研究方法
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 創(chuàng)新點
2 理論依據(jù)
2.1 商業(yè)銀行個人住房貸款風(fēng)險理論依據(jù)
2.1.1 理性違約和被迫違約
2.1.2 信息不對稱理論
2.1.3 信貸配給理論
2.1.4 預(yù)期收入理論
2.2 數(shù)據(jù)模型理論依據(jù)
2.2.1 信用評分卡
2.2.2 Logistic回歸
3 G銀行個人住房貸款風(fēng)險管理現(xiàn)狀、成因及問題分析
3.1 G銀行個人住房貸款風(fēng)險管理現(xiàn)狀
3.1.1 G銀行個人住房貸款業(yè)務(wù)貸前審批流程
3.1.2 G銀行個人住房貸款業(yè)務(wù)貸后管理方法
3.2 G商業(yè)銀行個人住房貸款風(fēng)險成因分析
3.2.1 內(nèi)部因素
3.2.2 外部因素
3.3 G銀行個人住房貸款風(fēng)險管理問題分析
3.3.1 客戶基礎(chǔ)信息識別憑經(jīng)驗
3.3.2 客戶第一還款來源難以判斷真實性
3.3.3 個人信貸前臺客戶經(jīng)理培養(yǎng)的成本較高
4 數(shù)據(jù)預(yù)處理分析及模型選取
4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理分析
4.1.1 樣本選取
4.1.2 影響因素選取
4.1.3 單因素交叉分析
4.2 模型選取
4.2.1 信用評分卡
4.2.2 logistic回歸分析
4.3 模型評價方法
4.3.1 準確率
4.3.2 精確率、召回率與F1值
4.3.3 ROC曲線和AUC值
5 基于客戶特征的實證分析
5.1 模型實現(xiàn)
5.1.1 信用評分卡
5.1.2 Logistic回歸
5.1.3 樣本數(shù)據(jù)
5.2 模型試驗結(jié)果
5.2.1 混淆矩陣
5.2.2 評價指標(biāo)
5.2.3 ROC曲線
6 風(fēng)險管理建議
6.1 基于描述統(tǒng)計分析的審核中需重點關(guān)注客戶類別
6.2 客戶第一還款來源判定方式建議
6.3 管理建議
6.3.1 時間管理
6.3.2 營銷管理
6.3.3 人員管理
6.3.4 部門發(fā)展
6.4 研究結(jié)論的現(xiàn)實意義及展望
參考文獻
致謝
本文編號:3884843
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