基于信号噪音差的个人信用评估模型研究

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1、中图分类号．：Ｆ８３０：３３密级：公开Ｖ□全日制□非全曰制穗？如＾讀＾專硕±学位论文（专业学位）论文题目：基于信号噪音差的个人信用评估模型研究作者姓若；王贝告业学位类别：金蘇硕壬专业学位领域Ｊ研究方向；银行经营与管理指导教师：彭寿康王去非提交日期；２０１６年０５月浙江省硕女学位论文基于信号噪音差的个人信用评估模型研巧基于信号噪音差的个人信用评估模型研究摘要随着中国经济的迅猛发展，居民消费观念的改变，Ｌ义及信贷政策的积极支持

2、，我国商业银行个人信贷业务不断发展，规模日益庞大。在这快速发展的过程中，信用交易的扩大化导致银行面临的信用风险一越来越复杂，商业银行的信用风险管理成为风险管理体系中关键的个部分。为了能够增强商业银行抵御风险的能力、降低其潜在的经营损失，关于商业银行个人信用风险评估和预测的话题越来越受到关。注本文在此背景之下，选择商业银行个人信用评估模型进行研巧，旨在探索商业银行对个人信用风险的预测和评估方法。科学合理的评估方法不仅可有效地降低商业银行信贷评估的成本，减少潜在损失，而且对中国间接

3、融资的规模扩张和金融市场的健康持续发展都将产生积极影响，在理论和实际上都具有较大的意义。在对个人信用风险评估时多采用信用评分模型，即通过筛选有信一息含量的个人特征指标，借助定的分析方法进行建模。其中，如何在客户所提供的诸多个人特征变量中筛选出最有价值、信息含量最高的变量，如何对所选取的变量进行科学合理的编码分姐，这些都成为商业银行在个人信用风险评估中所遇到的关键问题。基于对此话题的浓厚兴趣及其所体现的应用价值，本文选取德国某银行和澳大利亚某Ｉ浙江省硕±学位论文基于信号噪音差

4、的个人信巧评估模型研巧银行的客户数据作为样本，借助ＳＡＳ统计软件，对不同方法下的个人信用风险评估和预测进行研究。本文引入信号噪音差方法，将其与传统Ｔ检验方法做比较，通过实证进行检验，从而体现信号噪音差方法在变量筛选方面的优越性。此外，在对特征变量进行编码分组时，本文提供了传统的由多到少逐步合并和基于信号噪音差方法的由少到多逐步分组两种不同的编码方法，结合ＳＡＳ程序实证检验两种方法的有效性，基于信号噪音差的编码方式为商业银行在信用风险评估变量编码问题上提供了又一种值得借鉴的方法

5、。在信用评估模型的构建方面，本文采用基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析的信用评分模型和基于修正的朴素贝叶斯分类法的违约概率预测模型。通过实证检验出对于德国某银行和澳大利亚某银行两个样本，在运用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析所构建的模型中，基于信号噪音差的编码方式与基于传统编码方式所构建的模型具有基本相同的预测精度。并且总体来看，运用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析所构建的模型比运用修正的朴素贝叶斯分类法构建的模型具有更高的预测准确率。这说明信号噪音差方法在变量的筛选和编码方面具有很高的参考和运用价

6、值，而且运用Ｌｏｉｓｔｉｃｇ一回归分析方法构建信用评分模型是个较优的选择，同时修正的朴素一种可借鉴的方法贝叶斯分类法由于简单方便等优点也是。：Ｌｏｔ关键词信号噪音差，信用风险，变量编码，ｇｉｓｉｃ回归，朴素贝叶斯分类法ＩＩ浙江省硕±学位论文基于信号噪音差的个人信用评估模型研究ＰＥ民ＳＯＮＡＬＣＲＥＤＩＴＥＶＡＬＵＡＴＩＯＮＭＯＤＥＬＲＥＳＥＡＲＣＨＢＡＳＥＤＯＮＴＨＥＳＩＧＮＡＬＮＯＩＳＥＤＩＦＦＥＲＥＮＣＥＡＢＳＴＲＡＣＴ＇Ｗｉｔｈｔｈｅｒａ

7、ｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＣｈｉｎａｓｅｃｏｎｏｍｙｃｈａｎｅｏｆ，ｇ＇ｉｒｅｓｉｄｅｎｔｓｃｏｎｓｕｍｔｏｎｃｏｎｃｅｔａｎｄｔｈｅｏｓｉｔｉｖｅｓｕｏｒｔｏｆｃｒｅｄｉｔｏｌｉｃｐｐ，ｐｐｐｐｙ，ｔｉ；ｈｅｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｂｕｓｉｎｅｓｓｏｆ化ｅｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｓｎＣｈｉｎａｉｓｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｈｉｃｈｉｓａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｌｌａｒｅｓｃａｌｅ．Ｉｎｔｈｉｓｒａｉｄｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔ，ｗ

8、ｇｙｇｐｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｅｘａｎｓｉｐｉｏｎｏｆｃｒｅｄｉｔｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｉｎｂａｎｋｃｒｅｄｉｔｒｓｋｉｓｍｏｒｅ，ｐａｎｄｍｏｒｅｃｏｍｐｌｅｘ，ｔｈｅｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｃ化ｄｉｔｒｉｓｋｍａｎａｇｅｍｅｎｔｂｅｃｏｍｅｓａｋｅｙａｒｔｉｎｒｉｓｋｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｏｒｄｅｒ化ｓｔｒｅｎｇ