基于数据挖掘的银行个人客户信用评分模型的研究

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1、对外经济贸易大学硕士论文摘要企业信用评级是新巴塞尔资本协议确定的信用风险计量基础，也是目前银行信贷风险管理的主要方法。在我国，由于企业征信数据建设相对滞后，企业信用评级方法尚以定性分析为主。本文侧重于对商业银行个人客户信用评分模型的研究，以住房贷款数据为分析标的，研究如何将数据挖掘中的分类算法应用于真实的个人信用数据中，挖掘出隐含的规律，并量化为具体的评分模型;同时根据应用案例对模型作出调整，建立符合实际需求的新型个人信用评分模型。本文从已获得的某商业银行的真实房屋贷款样本出发，采用数据挖掘技术，运用决策树cART算法，经过数据采集、抽取、预处理，建

2、立了个人评分决策树模型，再在决策树模型的基础上，对属性进行赋权，得出信用评分模型。本文得出的信用评分模型是一个百分制的个人信用评分模型，对于此模型，建立了评价标准。从对模型评价的结果看，个人信用评分模型在评价高信用级别的用户中有较高的预测准确度，在评价中、低级信用级别的用户准确度不尽入人意，这同时也是现今银行进行信用评分的难点，对这些存在还款风险的用户，是给予贷款还是拒绝，是一个难题。在通用法则失灵的同时，抽取更多客户的信息，也是进一步增加预测准确性的方法。本人建立个人信用评分模型是一个通过客观建模法形成的模型。经过调整，引入主观建模的方法，用层次分

3、析法建立主观个人信用评估模型，并由此对客观建模法进行修正，最终得出调整结果。关键词:决策树信用评分数据挖掘对外经济贸易大学硕士论文ABSTRACT助tc印d蛇。edityatingis奴允undationof。记itriskmeasuTementasthcN即BasleQpi回A以刀记pro因sedandwhlchisthe加porta.tmethodforCreditriskmangcmentof山。b田止.Inchina，thedsveloPmentofdatab暇forentc印ri，crditratingisatthebegin吨5切gean

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