基于数据挖掘的信用卡风险管理研究

发布时间：2017-04-26 07:07

  本文关键词：基于数据挖掘的信用卡风险管理研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,由于市场的需求,商业银行信用卡业务在不断的攀升,数据挖掘技术在银行信用卡业务中也得到广泛使用,它的使用与信用卡风险管理之间存在着很大的关联,数据挖掘技术应用于信用卡业务中意义重大。在本文中,笔者主要是侧重于这一技术在信用卡风险管理系统里面的使用,并对其使用情况作出相应的前景评估预测。首先,了解相应的信用卡的定义,以及信用卡在全球的使用情况及基本信息,发展特点及现状。随后进行深入了解分析商业银行信用卡业务盈利能力及风险管理能力方面出现的问题。通过问题的原因进行系统的分析,主要是对于银行对信用卡使用者在循环使用上没有做出有效具体的分析,并对日常的经营决策没有提出有效的防范措施和风险控制。其次,通过引入数据挖掘的这项高科技技术,了解其在信用卡风险方面的应用现状。具体分析研究数据挖掘技术在实际业务中所起到的作用,简单来说,就是从大量业务信息中,提取相关的潜在有用信息和知识的过程。再次,文章对具体事例进行分析,信用卡数据仓库系统对数据挖掘的要素和具体应用进行论证。并通过具体的数据模型详细介绍了数据挖掘技术是怎样对信用卡的盈利能力和风险管控能力进行管理的。最后,对数据挖掘技术在商业银行信用卡业务的使用中做出了明确的总结,并对其今后的发展方向进行了论述及展望,通过数据挖掘技术和数据仓库的广泛应用,我国商业银行的信用卡在业务方面将会快速的成长,并会获得强大的有效竞争力。
【关键词】：数据挖掘 信用卡 风险管理
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;F832.2
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 课题背景9
• 1.2 目的及意义9-10
• 1.3 国内外现状分析10-12
• 1.3.1 国外现状分析10-11
• 1.3.2 国内现状分析11-12
• 1.4 分析路径与论文结构12-13
• 1.4.1 分析路径12
• 1.4.2 论文结构12-13
• 1.5 主要研究方法13-14
• 1.5.1 实证研究与规范研究相结合13
• 1.5.2 分析归纳法13-14
• 1.6 本文的论点14-15
• 2 银行信用卡风险管理相关理论15-22
• 2.1 风险以及风险管理15-16
• 2.1.1 风险理论发展简要介绍15-16
• 2.1.2 风险管理理论简要介绍16
• 2.2 信用卡概述16-19
• 2.2.1 信用卡的概念16-17
• 2.2.2 信用卡的特点17
• 2.2.3 信用卡的风险防范17-19
• 2.3 信贷风险管理19-21
• 2.3.1 信贷风险管理的概念19
• 2.3.2 政府干预与信贷风险管理19-20
• 2.3.3 信贷风险管理的地位20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 3 数据挖掘在信用卡风险管理过程中的应用以及现状22-29
• 3.1 数据挖掘及其在银行中的应用分析22-24
• 3.1.1 数据挖掘的原理简要介绍22-23
• 3.1.2 数据挖掘工具简要介绍23-24
• 3.1.3 商业银行领域对于数据挖掘技术的应用24
• 3.2 数据挖掘对信用卡风险的必要性24-25
• 3.3 数据挖掘在信用卡风险管理过程中的重要性25-26
• 3.3.1 信用数据的概念25
• 3.3.2 对信用风险分类以及预测研究25
• 3.3.3 分析信用数据的孤立点25-26
• 3.3.4 随着时间推进的分析26
• 3.4 数据挖掘在信用风险管理过程中的应用26-28
• 3.4.1 国外应用概况26
• 3.4.2 国内应用分析26-27
• 3.4.3 数据挖掘在我国商业的信用风险的应用前景分析27-28
• 3.5 本章小结28-29
• 4 数据挖掘技术对信用卡评分的构建29-47
• 4.1 数据的有效选择29-30
• 4.1.1 客户的特征变量29-30
• 4.1.2 客户分类的变量需求30
• 4.1.3 目标变量的生成30
• 4.2 数据分析30-40
• 4.2.1 基本分析30-34
• 4.2.2 SEMMA方法数据挖掘分析步骤34-40
• 4.3 信用卡信用评分表的构建40-46
• 4.3.1 建立信用评估递阶层次结构40
• 4.3.2 构造两两判别矩阵并计算各因素权重40-43
• 4.3.3 构建信用风险评分表43-46
• 4.4 本章小结46-47
• 5 数据挖掘在我国商业银行信用风险管理的应用分析47-51
• 5.1 信用卡业务管理系统架构47-48
• 5.2 信用卡业务分析管理系统中数据挖掘技术的应用48-49
• 5.3 信用卡业务管理系统中模型举例49-50
• 5.3.1 信用卡风险管理模型49
• 5.3.2 个人客户管理模型49-50
• 5.4 本章小结50-51
• 6 总结与展望51-53
• 6.1 主要结论51
• 6.2 建议措施51-52
• 6.3 展望52-53
• 参考文献53-56
• 致谢56

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