基于模糊贝叶斯网络的信用卡信用风险的定量分析研究

发布时间：2020-07-11 06:09

【摘要】：信用卡业务是一项高风险高收益的业务,通过对信用风险的有效分析与计量评估,将风险控制在合理范围内,从而获得最大化的利润是发卡机构追求的永恒不变的主题。但我国信用卡产业正处于发展初期,为抢占市场份额,很多发卡机构往往忽视了风险因素,仅仅单纯追求发卡量,使得信用卡产业在我国埋下的风险隐患日益增大。 本文以信用卡风险中最为重要、最为突出的风险形式———信用卡信用风险作为研究对象,主要针对信用卡信用风险计量分析技术进行研究,尝试将贝叶斯网络技术结合模糊集理论,引入到商业银行的信用卡信用风险分析领域。利用贝叶斯网络在处理不确定性和不精确性数据方面的优势,来增强信用卡信用风险分析能力,提高信用卡信用风险管理水平。 为了量化信用卡信用风险并识别相关风险的关键事件,从信用发生过程、人因错误的角度出发,利用信用风险的致因关系,结合定性和定量分析,构建了信用卡信用风险的贝叶斯网络。为了便于计算,进一步利用统计方法得到精简的贝叶斯网络。由于信用卡的信用风险的不确定性,我们要结合专家知识对影响信用卡信用风险的基本事件发生的先验概率和条件概率做出评判。为了尽量减小个人之间的误差,结合模糊集理论,利用模糊语义及积分值法量化基本事件的条件概率和先验概率。通过一个实例应用,针对某商业银行的信用卡客户信息,结合专家评判,包括条件概率、先验概率,将模糊集理论引入贝叶斯网络计算方案,依据贝叶斯网络推理得出信用风险的发生概率。再通过敏感性分析,可判断出关键事件,并预防信用风险事件的发生。在信用卡业务系统中,引起信用风险的基本事件B的敏感性因子最大,即持卡人客观上丧失还款能力是引起信用卡信用风险的关键事件。在引起这一关键事件的顶事件中,持卡人经济状况恶化更为重要。对于银行成千上万的客户信用卡,我们都可以在不同时期,应用以上方法,计算出其信用风险发生(顶事件风险)的概率,从而对客户进行分类风险管理。
【学位授予单位】：重庆工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F832.2;F224

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本文编号：2750059