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《贵州财经大学》 2018年
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商业银行违约客户识别

陈红  
【摘要】:随着开放金融市场的临近,贵州省商业银行贷款对市场经济快速发展的作用日益突显,但贷款违约管理机制仍需完善。由于贷款风险管理体制不完善,缺少科学的信用风险管理工具,导致不良贷款率居高不下,骗贷事件时有发生,提高信用风险管理水平迫在眉睫,解决这些问题的关键就在于对信贷数据的深度挖掘和科学分析。在此背景下,本文利用商业银行个人客户信贷数据构建违约客户识别模型,并归纳违约客户行为特征,建立信用评分卡,为银行提供最优的违约客户分析模型。本文的主要工作概括如下:第一,对贵州省商业银行个人信贷数据进行预处理。对数据(28万名客户共627个指标)进行了脱敏处理、数据清洗、不平衡数据处理、异常值处理、数据离散化、数据集成等预处理,获得建模所需的初始数据。第二,利用预处理后的初始数据,建立识别违约客户的多种分类器并对这些分类器进行了对比分析。结合贵州省商业银行的用户行为特征,分别构建logistic回归模型、朴素bayes方法、支持向量机模型、决策树模型、组合模型,用这些模型预测出客户是否具有重大违约倾向,并对各模型的预测结果进行绩效评估与对比分析,选出最优模型。第三,归纳最优模型违约客户的重要行为特征。利用最优模型违约客户的识别规则,归纳出重要的行为特征。第四,建立信用评分指标体系。首先,基于基尼熵决策树指标选择法选择出具有重要信息的116个指标;其次,利用logistic逐步回归法确定最后纳入评分指标体系的指标;然后,利用WOE(Weight of Evidence)证据权重转换方法计算出每个指标的得分值;最后,对构建的指标体系进行有效性检验。第五,对违约客户进行客户画像。基于对违约客户在各方面的行为偏好研究,生动形象地体现违约客户相对于正常客户所具有的独特特征。本文旨在利用贵州省商业银行个人信贷数据,减少因客户信贷违约造成的损失,为其提供科学的客户精准识别方法和信用风险管理工具,进一步有针对性地对客户进行精准营销,提高商业银行收益。因此,本文不仅对商业银行提高客户识别的准确性和科学性具有一定的理论价值和应用价值,而且在营销、反欺诈、风险评估、价值增值、失联催收等方面也具有参考作用。
【学位授予单位】:贵州财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:C81

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