基于数据挖掘的商业银行对公信贷资产质量审计研究

发布时间：2017-07-31 18:41

  本文关键词：基于数据挖掘的商业银行对公信贷资产质量审计研究

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【摘要】：根据商业银行信贷资产质量审计问题的特点,本文研究构建了商业银行信贷资产质量审计属性选择、决策树和支持向量机等数据挖掘算法体系。以A银行对公信贷实际数据为基础,运用定性的经济涵义和量化的属性选择算法,对其进行属性选择分析,并结合商业银行数据库中数据特点,完成数据预处理工作。对经过预处理后的数据集,进行关联规则和分类模式挖掘分析,通过在A商业银行的审计实践应用,识别出了一定金额影响该行资产质量的贷款记录,取得切实的审计成效。
【作者单位】： 审计署重庆特派办;审计署金融审计司;审计署审计科研所;
【关键词】： 数据挖掘 商业银行 资产质量 审计
【基金】：国家自然科学基金资助项目《基于云架构的商业银行审计大数据标准体系构建研究》研究成果(项目编号:71450006)
【分类号】：F832.4;F239.4
【正文快照】： 一、引言商业银行信贷资产质量审计是国家审计维护金融安全的重要手段。不良贷款率准确性是拨备覆盖率、利润率和资本充足率准确计算的重要基础。不良贷款率过高,即商业银行信贷资产质量过低是导致我国金融体系不稳定、诱发系统性金融风险的核心因素。不良贷款率数据真实性是

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本文编号：600571