数据挖掘技术在银行信贷中的应用

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1、管理荟萃3．公允价值兼具客观性与主观性。公允价值是在熟悉数据挖掘技术在市场情况的买卖双方在公平交易的条件下和自愿的情况下所确定的价格，而不是交易中任意一方从自身主观出发银行信贷中的应用考虑达成的价格。如果某项资产或负债存在公开、公平的交易市场，就可以从市场中找到客观存在的与该项资产或负田兴凯王英涛债有关的交易价格或相关参数，所以公允价值具有客观性。如果公允价值是基于假想的市场交易，而该假想交易引言的交易双方、交易价格都需要基于确定承诺的假想交易由众所周知，商业银行的生存和发展，必须以取得利报告主体从主观判断来进行估计，不同的报告主体对同一一润为前提。现阶段，贷款利息收

2、入对国内银行的利假想交易的估计会不同（或存在偏差），因此公允价值不可润起着决定性作用。但是，国内信用体系的基本框架和运行机制的避免地带有主观性。建立还需要较长的时间，因此，建立以信用信息征集、信用状况调查、信用评估、信用自律和失信惩戒为主要内容的外部信用制度就4．公允价值的动态性与静态性。公允价值反映的是市场显得尤为重要。本文引入数据挖掘技术，通过决策树C5.0算法，挖对资产或负债的价值认定。市场的形成与发展会受到很多复掘银行信贷数据中存在的相关规则和关联，评估客户信用等级，以杂因素的影响：市场参与主体的不同会影响消费客体的价值便更好地为金融机构服务。二数据挖掘方法简

3、介认定，不同的交易时间、不同的交易数量、不同的交易地点也随着大数据时代的到来与不断发展，数据挖掘技术已成为发会对资产和负债的公允价值有影响。公允价值的变动会随着展最为迅速的技术之一，并且已在诸多领域被广泛应用。而分类方市场因素的变化有变化，所以公允价值具有动态性。法是一种直接的数据挖掘技术，它利用训练集的数据建立某一分类模型并应用建立的分类模型对测试集中的未分类数据进行分某项资产或负债以公允价值计量确认后，该公允价值类，其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法的实现。在当代是在特定的时间点和特定交易状态下对资产或负债进行社会，统计数据重要性的日益增强，关于如何在海量数

4、据里发掘有用的价值确认，最终反映在财务报告中的只能是某一时点的的价值信息和知识的工作得到越来越多的应用。决策树法是其中应用较为广泛的方法之一，下面我们将简要介绍决策树C5.0算法。价格，所以公允价值具有静态性。（一）决策树C5.0三、公允价值的优点及缺陷C5.0是Clementine的决策树模型中的算法，最早由亨特CLS公允价值作为一种会计计量属性被写入新会计准则，(ConceptLearningSystem)提出，经发展后由J.R.Quinlan在1979年提出了主要针对离散型属性数据的ID3算法。C4.5算法在ID3基能够提高会计信息的相关性，能够更加真实地反映企

5、业的础上增加了对连续属性的离散化，而C5.0是C4.5的基础上应用于经营成果，提高了相关业务信息的可比性和透明度，满足大数据集上的分类算法，在内存使用及执行效率方面有了很大的信息使用者的决策需求，从而有助于决策有用性会计目标提升。相对神经网络只能处理数值型数据，决策树很擅长处理非数值型数据，这样就有效避免了大量数据预处理的工作。的实现。决策树的C5.0算法有很多优点。首先C5.0算法能有效处理统公允价值在计量方法上存在着缺陷，即从主观判断来计数据缺失或输入字段繁多的问题；其次C5.0模型推出的分类规进行估计的价格会出现偏差，从而损害会计的如实反映的则可以给人直观的解释

6、，比其他方法建立的分析模型更易于应用和理解；此外，C5.0算法强大的增强技术可以大大提高分类的精基本要求，使我们在进行财务数据的横向分析时，就缺少度，从而使其分类结果更加切实有效。本文将利用C5.0算法对银可比性。不过相信随着估计技术的发展，这一缺陷会逐步行信贷业务中的客户信息进行整理和分析，建立预测模型并对该得到克服。模型给出相应解释。参考文献：（二）决策树生成的过程。1.收集信贷业务客户数据信息，整理形成分类结构一致的数据[1]葛家澍.公允价值会计研究[M].大连：大连出版源。社，20112.通过数据预处理，去掉高分支属性与和决策树无关的属性，[2]葛家澍.财务会

7、计理论研究[M].厦门：厦门大学并插补处理含空缺值的属性，形成决策树的训练集。3.处理模型的训练集，得到相应的信息增益率和获取率，选择出版社，2006获取率最大的但同时获取的信息增益率又不低于所有属性平均值[3]康萍.公允价值的应用及其对公司治理的影响研的属性作为当前的主属性节点，并为该属性的每一个可能的取值究[M].北京：中国社会科学出版社，2013构建一个子分支。对该子结点所包含的样本集递归地执行上述过程，直到子集中的数据记录在主属性上取值都相同，或没有属性可[4]中华人民共和国财政部制定.企业会计准则2006再供划分使用，生成初始的决策树。[M