基于数据挖掘的信贷风险预警系统的研究

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1、摘要金融业作为国民经济的支柱，在国民经济中处于牵一发而动全身的地位，关系到经济发展和社会稳定，具有优化资金配置和调节、反映、监督经济的作用。在当今的经济环境下，金融业不仅在我国整个国民经济中的地位和作用越来越重要，而且在构建和谐社会中的地位和作用也十分明显。国内银行信贷是中国的金融结构的核心，银行信贷业务所面临的风险，不仅关系到银行的经营成果，甚至1日以直接影响到中国金融业的生存发展。我们通过对数据挖掘技术的深入研究，并结合我国商业银行的特点，对企业贷款风险管理的实现进行了探索。本文主要研究内容如下:首先概述了当前金融环境下风险管理

2、信息化的意义，以及木论文选题的背景和意义;接着介绍了数据挖掘的基本概念、功能、过程、常用算法和常用工具。介绍了数据挖掘运用于信贷业务中的意义，以及当今信贷业务信息化的现状，阐明了数据挖掘运用于信贷业务的趋势。论文给出了信贷风险预警系统的总体结构和各功能模块。对信贷风险预警系统数据挖掘组件进行了设计，主要包括分类构件、聚类和关联构件，并通过实验，确定了各构件所使用的算法。信贷风险预警系统挖掘的对象是企业用户，目的是能通过现有的数据，挖掘出对日后信贷业务有指导意义的信息，减少信贷业务的风险。其核心部分就是数据挖掘组件。在信贷风险预警系统

3、的设计过程中，我们结合当今国内商业银行的实际情况，确定要挖掘的数据目标，设计了三个数据挖掘构件。在分类构件中，我们采用了决策树分类算法中的SP田NT算法，并进行了改进;在聚类构件中，采用了k一means算法;关联构件采用的是Apri。五算法。关键词:信贷风险预警系统;数据挖掘;改进的SPRINT算法AbstyaCtThefinanceisPI卿ngtheveryimPortantroleinthenationaleconomiclifeAsthenationalProPProfession，Itrelatestheeconomica

4、ldeveloPmentandthesocialstability，all《1hastheoPtimizedfundtothedisPosition，theadjustment，thereflection，thesurveillanceeconomyfunction，Underthiseconomicenvironment，financeisnotonlyinourcountryentirenationaleconomystatusmoreandmoreimPortant，moreoverinconstructsinhan11oni

5、oussocialthefunctionextremelyisalsoobvious.TllebankcreditisthecoreofChina，sfinancier，5，theriskwhichthebankcreditfaces，notonlyrelatesthebank，evenmaydirectlyafectthesurvivaldeveloPmentofChinesefinance.WetrytounifyourcountrycommercialbaI1kthecharacteristic，hascarnedonther

6、esearchingofdataminingthemanagementofenterpriseloanrisk.Themainresearchcontentofthisarticleisasfollows:ThePaperfirstintrOducedthesignificanceoftheinformationnskmanagementunderthecurentfinancialenvironment，andthebackground，thesignificanceofthetoPicselectedbyPresentPaper

7、.ThenintroducedthebasicconcePt，thefunction，theProcess，thecommonalgorithmandthetoolsofdatamining.Introducedtheuseandthesi罗ificanceofthecreditoPerationbydatamining，aswellast址creditoPerationinformationPresentsituationnow，hadexpoundedtheusetothecreditoperationtendencybydat

8、amining.ThisPaperdesignedtheoverallstructureandvariousfunctlonsmoduleofcreditriskalarms”tem.Designedthedataminingmodu