消费者信用风险管理中的数据挖掘模型研究

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1、中国科学技术大学博士学位论文消费者信用风险管理中的数据挖掘模型研究姓名：李建平申请学位级别：博士专业：管理科学与工程指导教师：徐伟宣;石勇20040401中国科学技术大学博士学位论文消费者信用风险管理中的数据挖掘模型研究之间的平衡，提供辅助决策。此外，实证结果还显示训练样本比率的增大，可以有效地减少第一类错误并获得更好的分类效果。在与中国某主要银行现行评分标准的比较研究后显示，本文提出的PCALWM方法具有明显的实际风险管理优势。三、提出将统计学习理论的最新成果——支持向量机(SVM)应用于消费者信用

2、风险管理领域，并构建了基于SVM的评分过程，实证研究的初步结果表明该方法具有良好的分类效果，并得出了该方法若干具体应用方面的结论。针对评分模型的建立需要大量历史样本而实际中往往不能满足的事实(特别是在我国现阶段)，本文引入了处于统计学习理论最新研究阶段的支持向量机方法，实现对消费者信用风险的分类。在阐述了SVM的相关概念、基本原理、模型之后，构造了基于SVM方法的评分过程，并分析了其中的几个主要问题。理论分析可以得出：SVM在样本有限条件的信用风险评价中可以获得好的效果。初步的实证研究结果支持了这个分

3、析结论，并且选择恰当的核函数与对应的合适参数时，将会获得更好的分类效果，而当训练样本比率不超过总样本的1／3时，有助于进一步提高模型的分类效果。关键词：消费者信用风险管理信用评分系统数据挖掘主成分分析统计学习理论支持向量机Keywords：ConsumerCredit，mskMauagemen“CreditS∞ringsyste州DataMinm∥Princ叫ComponentAaal删StatisticsLeammgTheory／supponⅥ∞torMachineⅡ中国科学技术大学博士学位论文消费

4、者信用风险管理中的数据挖掘模型研究AbstractTheadventoffinancialcrisishjghUghtstheimportanceofcreditriskmanagement．Themanagementofconsumercreditriskhasrecentlygainedgrowingattention，asconsumercreditdevelopsrapidlyanditsratiointheloanofcommercialbanksgoesupsteadily．Fromthe

5、perspectiveofhistory,theincreaseoftotalamountofconsumercreditisaccompanyingwithmuchconsumer’sbankruptcyanddefault,whichcausethemanagementofconsumercreditriskl'noreurgent．InChina,sincethesocialcreditsystemhash’tbeenestablishedyet,thesharplyincreasingamou

6、ntofconsumercredithasmadetheproblemofriskcontrolmuchmoreurgentandobvious．Asaresult,creditgrantorsa∞eagerforeffectivetechniquesofc,onsumarcreditriskmanagement．inordertoenhancethecompetencyandefficiency,andtoevadethefinancialrisks．Thisthesisprobesintothef

7、ieldofcoilsumercreditriskmanagement．ItsmaincontentsandirmovatiOIlSareasfollows：I．Thedataminingprincipleinconsumercreditriskmanagementhasbeendiscussed，andanapplicationprocessofdatamininganditsrelatedcomponentsfireestablishedandanalyzedindetail．Afterintro

8、ducingthecommoiltheoriesandmethodsofconsumercreditriskmanagement，thisthesisanalyzesthecreditscoring，whichisthemainstreaminthearea．AndSOmemainmodelsincreditscoringalecommentedandcompared．Then，theaims，modes，processes，relatedmodelsa