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商业银行个人住房贷款信用风险实证研究

发布时间:2020-11-06 15:29
   个人住房贷款一直作为优质资产被银行当作调整信贷质量的有效方法。近年来伴随着我国高速发展的房地产业,个人住房贷款年增长数量逐年攀升,借款人的违约风险也逐渐显现,危害信贷市场安全。美国次贷危机的爆发对金融市场以致命打击,对我国个人住房贷款以警示作用。因此,对个人住房贷款违约的影响因素进行深入分析,提高信用风险管理方法,有利于银行提高信贷资产安全。 本研究在总结国内外学者对个人住房贷款信用风险研究成果及相关理论的基础上,选择某商业银行西安市2005-2008年的个人住房贷款数据,对个人住房贷款信用风险进行实证研究。首先,本研究对个人住房贷款违约风险的影响因素进行分析,对选取的指标进行方差分析,通过对样本数据的统计分析,描述各指标与违约的分布情况。其次,应用近似支持向量机(Proximal Support Vector Machine, PSVM)对个人住房贷款信用风险进行预测,通过构建属性矩阵和判别矩阵以及模型检验,证明PSVM模型在个人住房贷款信用风险预测的实用性和适用性。最后,对模型评价,进行模型局限性分析和误差原因分析,并提出改进意见。 本研究通过分析大量真实有效的个人住房贷款数据,得出以下结论:用PSVM模型预测个人住房贷款借款人是否违约的正确率为85.6%,正确率较高且第一类错误率较低;PSVM模型比Logistic模型在处理大样本问题时更加快速和准确;通过模型检验和对模型评价,本研究认为PSVM模型可以对个人住房贷款信用风险进行预测。
【学位单位】:西安工业大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2012
【中图分类】:F832.45
【部分图文】:

分类原理,支持向量机


x化动图4.1支持向量机分类原理图4.1是分类问题的平面。可用一条直线w·x+b=0将二维空问!几所有的点分成两部分,分别代表着不I司IyJ类。其‘l,X是空「[l川“f自了工}),(,y代表x月r对f吹的类。X不Ily的关系如公式(4.1)。,一f(x)一sgn((w·x)+b)(4.1),℃弓一sgn(·)表示符号函数,(w·x)表示、

分类图,分类原理,支持向量机,矩阵求逆公式


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本文编号:2873319

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