商业银行零售资产信用风险计量系统的设计与实现

发布时间：2017-08-16 01:08

  本文关键词：商业银行零售资产信用风险计量系统的设计与实现

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【摘要】：零售信贷业务由于其盈利空间大且风险分散,成为了各商业银行业务发展的重点。但是随着业务的快速发展,零售信贷产品所面对的各类风险(特别是信用风险)的控制,是各商业银行所面临的重要问题。 零售信贷业务存在客户数据大,单个客户业务量小,产品标准化程序高的特点,且零售信贷业务具有长期潜在性、不确定性因素多,因此对零售信贷业务的风险暴露的统计方式可通过采用风险分池的方式进行。 本文根据数据仓库及数据挖掘相关理论,以零售业务中的申请评分、行为评分等评分卡结果以及客户基本信息为基础,进行风险特征变量统计计算,并依据风险特征变量,采用决策树模型,将零售类资产进行风险分池。根据每个风险分池中的零售资产情况,进行汇总统计,从而得到每个风险分池所对应的违约概率(PD)、违约损失率(LGD)和违约风险暴露(EAD)。该系统以通过使用TERADATA数据仓库作为数据库平台,采用J2EE企业级系统应用架构,使系统具有很强的数据存储及处理能力,以及良好的扩展性。 本文重点讨论了商业银行零售资产信用风险计量系统的目标,在风险分池的模型基础上,阐述了系统的总体逻辑架构、技术架构、物理架构及数据架构。在系统设计中详细描述了个人贷款、信用卡、小微企业贷款的风险特征变量计算,风险分池的划分以及风险分池模型的管理。该系统实现了零售信贷资产的风险计量模型的建立,实现新巴塞尔资本协议的内部评级法对零售类资产风险计量。零售资产信用风险计量系统实现了零售类资产的信用风险计量模型管理、变量参数管理、模型参数管理等,实现了计量模型及结果的动态变化,满足商业银行对零售资产的信用风险的计量需要。
【关键词】：零售资产 信用风险 决策树模型
【学位授予单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-15
• 第1章 绪论15-19
• 1.1 项目开发背景15-16
• 1.2 研究现状16-17
• 1.3 系统主要内容及特点17-18
• 1.4 论文章节安排18-19
• 第2章 相关技术19-23
• 2.1 数据仓库19
• 2.2 J2EE19-20
• 2.3 决策树模型20-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 系统关键模型及需求23-53
• 3.1 测算方法概述23-24
• 3.2 变量生成24-31
• 3.2.1 中间变量24
• 3.2.2 特征变量24-26
• 3.2.3 评分变量26-31
• 3.3 分池计算31-40
• 3.3.1 个贷31-34
• 3.3.2 信用卡34-37
• 3.3.3 小企业37-40
• 3.4 功能需求40-42
• 3.4.1 权限管理40-41
• 3.4.2 模型展示41-42
• 3.5 系统用例模型42-52
• 3.5.1 系统用例概述42
• 3.5.2 模型展示42-43
• 3.5.3 信息查询43-44
• 3.5.4 参数维护44-46
• 3.5.5 系统管理46-52
• 3.6 本章小结52-53
• 第4章 系统总体设计53-69
• 4.1 系统架构总览53-54
• 4.1.1 逻辑架构53
• 4.1.2 物理架构53-54
• 4.2 系统界面模型设计54-58
• 4.2.1 系统功能概述54-55
• 4.2.2 模型展示55
• 4.2.3 信息查询55
• 4.2.4 参数维护55-56
• 4.2.5 系统管理56-57
• 4.2.6 系统监控57-58
• 4.3 数据库设计58-68
• 4.3.1 概要58-59
• 4.3.2 基础层59-65
• 4.3.3 结果层65-68
• 4.4 本章小结68-69
• 第5章 系统详细设计与实现69-136
• 5.1 模型展示69-74
• 5.1.1 模型展示69-70
• 5.1.2 模型列表显示70-72
• 5.1.3 模型新增72-74
• 5.2 参数维护模块74-94
• 5.2.1 评分变量参数信息列表74-78
• 5.2.2 新增评分变量参数信息78-80
• 5.2.3 修改评分变量参数信息80-82
• 5.2.4 查看评分变量参数详细信息82-84
• 5.2.5 查看系数参数详细信息84-86
• 5.2.6 建模PD参数信息列表86-90
• 5.2.7 新增建模PD参数信息90-92
• 5.2.8 编辑建模PD信息92-94
• 5.3 用户管理94-104
• 5.3.1 用户管理列表94-97
• 5.3.2 新增用户97-99
• 5.3.3 编辑用户99-101
• 5.3.4 新增用户角色101-103
• 5.3.5 冻结用户列表103-104
• 5.4 时序图描述104-112
• 5.4.1 模型展示104-106
• 5.4.2 参数维护106-107
• 5.4.3 系统管理107-112
• 5.5 系统业务逻辑模型112-118
• 5.5.1 模型展示112-114
• 5.5.2 参数维护114
• 5.5.3 系统管理114-118
• 5.6 数据加工模块118-134
• 5.6.1 个贷账户基础信息表118-121
• 5.6.2 个贷申请评分结果表121-122
• 5.6.3 个贷PD分池结果表122-124
• 5.6.4 个贷EAD分池结果表124-125
• 5.6.5 个贷LGD分池结果表125-126
• 5.6.6 信用卡客户帐户信息126-128
• 5.6.7 信用卡PD分池128-129
• 5.6.8 信用卡EAD分池129-130
• 5.6.9 信用卡LGD分池130
• 5.6.10 小企业客户信息表130-132
• 5.6.11 小企业PD分池结果表132
• 5.6.12 小企业EAD分池结果表132-133
• 5.6.13 小企业LGD分池结果表133-134
• 5.7 测试134-135
• 5.8 本章小结135-136
• 第6章 总结与展望136-137
• 6.1 总结136
• 6.2 展望136-137
• 参考文献137-138
• 致谢138

【共引文献】

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本文编号：680731