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《江苏大学》 2006年
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数据仓库、数据挖掘技术在信用社风险控制中的应用研究

顾庆锋  
【摘要】: 我国加入WTO以来,随着金融服务市场准入的逐步开放,国内各银行企业受到前所未有的挑战,行业内竞争加剧,金融服务市场竞争形式从企业间的竞争逐渐演变为商业智能之间的竞争。目前,农村信用社陆续开始进行各省的数据集中工作,在这种新环境下,建立一个基于数据仓库、联机分析、数据挖掘的高级应用分析系统显得尤为紧迫而必要,它可以帮助信用社各级管理人员做出决策从而提高企业的核心竞争力。 农村信用社由于它在国内金融业的特殊性,各地方的应用有较强的可推广性、适应性。江苏省海安信用联社已经实现数据的集中,但仍未实现基于数据仓库的智能分析系统。由于信用社的金融产品品种单一,当前的主要业务为吸收存款和发放贷款,所以对信用贷款的风险控制成为工作的重中之重。本文结合海安县信用联社业务系统的具体实际,重点研究适合我国农村信用社的XYSDW风险控制分析系统,以信用贷款业务部分为主要研究对象对信用风险的潜在相关规则进行挖掘,指导决策。本文的主要工作包括: (1)提出了一种适合信用社的数据仓库架构——XYSDW架构。采用Microsoft的SSIS数据抽取工具作为ETL工具。了解相关业务知识,根据分析需求对信用社风险控制部门的业务进行信用风险研究。从业务系统抽取与该业务相关的历史数据,构建面向主题的数据仓库,通过Microsoft的SSAS创建数据仓库平台,建立多维数据模型,利用Microsoft的SSRS作为数据仓库的前端应用展示。 (2)选择ID3决策树算法对信贷业务数据进行挖掘,并提出双重样本支持度的概念来改进算法。通过测试比较说明改进后算法的性能优于原算法,通过对大量信贷业务数据贷款风险等级的分类,达到对新的贷款请求分类的目的,从而指导决策。 (3)对序列模式挖掘进行了研究,提出了GSP算法在SQL中的改进算法,并利用该算法对信用社客户风险等级演变的序列数据库进行挖掘,对客户将来可能会演变成的状态等级进行预测,使信贷员和风险控制管理人员可以事先采取相应的策略引导客户或把损失降低到最低。 最后,对目前存在的问题进行总结,并对接下来的工作进行展望。
【学位授予单位】:江苏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP311.13

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