数据挖掘在农村商业银行信贷管理中的应用

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1、学校代号：10532学密号：G10185179级：湖南大学工程硕士学位论文数据挖掘在农村商业银行信贷管理中的应用ApplicationofdatamininginruralcommercialbanksinthecreditmanagementbyTANGXiB．M．(ChangshaUniversityofScienceandTechnology)2010AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineering1nSoftwareEngineeringint

2、heGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorsProfessorXIAOManjunSeniorEngineerAnFengMay，2013湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：勿锄J日期：刎矿工月妒学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文

3、的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密口。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：导师签名：日期：矽甥年3月歹弘日日期：力蚂年j月≥汐日工程硕士学位论文摘要近年来，随着农村经济的快速发展和农村商业银行业的竞争越来越激烈，个人信贷业务快速发展，已经成为每个农村商业银行争夺的焦点。因此，为了保持利润总额和利润率，农村商业银行应更注重自己的个人信

4、用风险管理和优化他们的信用风险管理技术。在本文中，首先，我把数据挖掘及其运行机制概述。然后从理论上分析决策树模型、神经网络模型和Logistic模型的基本原理，并比较上述三种模型的优缺点。随后进行实证研究，在这一部分，我用这三个模型来分析农村商业银行的个人信贷资料，证实了三个模型的预测精度，提出了农村商业银行信贷风险管理的缺陷并比较不同的数据挖掘方法的优缺点。本文重点研究如何利用数据挖掘技术加强农村商业银行信贷风险管理，本文可能的两大创新点：(1)充分剖析了农村商业银行信贷风险的成因，在此基础上指出农村商业银行为了改进其信贷风险管理所应重点改进的地方，并通过其后的决策树模型，

5、证实了上述结论；(2)将数据挖掘技术引入农村商业银行的信贷风险管理，主要着眼于个人信贷管理。通过分别建立决策树模型、神经网络模型和Logistic模型分析研究，提出信贷风险评估决策和农村商业银行信贷风险管理所存在的问题。关键词：信贷管理；决策树模型；Logistic回归模型；神经网络模型II数据挖掘在农村商业银行信贷管理中的应用AbstractInrecentyears，withtherapiddevelopmentofruraleconomyandmoreandmorefiercecompetitioninruralcommercialbankindustry，theper

6、sonalcreditbusinessdevelopsrapidly，andhasalreadybecomethefocusthateachruralcommercialbankfightsforgradually．So，inordertopreservetotalprofitsandprofitmargin，ruralcommercialbanksshouldpaymoreattentiontotheirpersonalcreditriskmanagementandoptimizetheircreditriskmanagementtechniques．Inthispaper

7、，firstly，ImakeabriefintroductionofDataMininganditsoperatingmechanism．ThenItheoreticallyanalyzethebasicprinciplesofDecisionTreeModel，NeutralnetworkModelandLogisticModel，andcomparetheadvantagesanddisadvantagesoftheabovethreemodels．Afterthat，itisempiricalre