征信数据对中小商业银行个人贷款信用评分模型优化研究

发布时间：2020-08-15 13:01

【摘要】：本文通过对国内外信用风险评估研究的分析比较,以目前越来越成熟的征信行为数据作为分析对象,然后基于Logistic回归模型,采用某家城市商业银行2013年、2014年、2015的个人贷款数据和资料进行实证分析。证明在引入征信行为数据变量之后,实证结果表明,能够比较有效的提升信用风险衡量准确性,增强银行的零售业务信用风险管理体系,提高优质客户识别和维护能力,以显著提升零售信贷业务的风险管理水平和市场竞争能力。本篇论文的结构上分为五个部分:第一部分简述了本文的背景与研究意义,然后对国内外对个人贷款的建模和识别的文献进行总体描述和论点摘要说明。第二部分是本次研究总体方法的介绍,分别阐述了本文中信用风险的关键定义和以及所研究的对象,然后对目前几种主要的信用风险建模的方法以及适用性分析,并对本次研究所采用的方的每个环节、技术指标以及核心假设进行阐述。第三部分是对基于征信行为变量的个贷信用风险评分模型开发过程进行描述并进行实证检验,对每个环节的处理过程和结果进行说明。第四部分的主要内容是对模型结果进行分析,包括对模型总体结果的说明、每个指标的解释和未来应用的探讨。第五部分是本文的结论、研究过程中的局限性和不足之处,以及对可持续研究的内容的分析及探讨。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.4

【参考文献】

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本文编号：2794152