数据挖掘技术在银行信贷管理中的应用研究-论文

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1、论文编号：102870910．0022硕士学位论文数据挖掘技术在银行信贷管理中的应用研究研究生姓名学科、专业研究方向指导教师尹晓丽管理科学与工程管理信息系统方旭异副教授南京航空航天大学研究生院经济与管理学院二O—O年三月、T{一^、／N画ingUIliVersit)rofAeron锄tics锄dAs臼．0IlallticsThe(haduateSclloolCollegeofEC0nomicsalldMaIlag锄entResearchonApplicationsofDataMiningTechnologyintheBankingCreditMana

2、gement。A啊1esisillMallagementSciencea11dEn百neeringbyYinXia01iAdvisedbyAssociatePr0￡FallgXushengSubnlittedinP枷alFulfillnlentOfmeRequj托mentsfortheDegreeofMasterOfManagenlentMarch，2010承诺书本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研

3、究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名：芝盛-目日期：划21墨：熔●■l南京航空航天大学硕士学位论文摘要随着银行业对信息化建设的重视，信息技术早已广泛渗透到银行业各个机构、各项业务和各个环节。我国大多数商业银行已经建立并逐步完善了以会计核心系统为中心，以个人信贷管理系统、对公信贷管理系统、中间业务系统、管理会计系统等

4、为外围辅助系统的一套较为完整的信息管理体系。在此形势下，我国商业银行便累积了海量业务数据。但是，银行很多重要决策并不是基于这些海量数据，而是基于决策者的直觉。大型数据库中的海量数据变成了“数据坟墓”，甚至成为银行的负担。这归结于缺乏从海量数据中挖掘有用信息的工具，而数据挖掘技术的兴起正好可以解决这一难题。数据挖掘是一个交叉学科领域，汇集了数据库、机器学习、统计学等领域的技术和方法，它能够从大量的银行业务数据中发掘出潜在有用的信息和知识，为管理者提供有效的决策信息，进而能够更加有效地防范和管理风险。本文就银行信贷管理中的风险管理环节进行研究，采用数据挖

5、掘技术实现贷款风险评估。首先研究主要的数据挖掘方法和技术，简单介绍我国商业银行的信贷管理体制；在此基础上提出一个基于数据挖掘的信贷管理系统的设计方案；之后，按照数据挖掘技术的行业标准—CⅪsP．DM(cro鹳勘d岫rStaIldardProcessforDatah位IiIlg)，即通过商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估和结果发布六个步骤来构建贷款风险评估模型；经过对贷款数据的预处理之后，建立决策树、神经网络及L0西stic回归模型。然后从建模结果、预测精度等角度评价这三种模型，得出贷款风险评估准则；最后对本文的研究工作做了总结，讨论了本研究的局

6、限，并展望未来的研究工作。关键词：数据挖掘，信贷管理系统，贷款风险评估，决策树，神经网络，b西s6c回归数据挖掘技术在银行信贷管理中的应用研究AbstraCtAst11eb龇1kingpaysmoreandmo咒attenliont0tllemf0加1撕0nconstll∞tion'illf0棚谰缸0ntechnologyll雒beenpene仃atedill幻州ousagencies，sen，ices柚deVenall硒pectsofnleb锄1king．Mostcomn圯rcialb锄1ksiIlclli】舱havebeenesta_blishe

7、daconlpletesetof缅f(m【Ilationn姗a璺既n肌tsystem，WIlichta：kestheacc叫ntiIlgsystcm勰tlleco托，锄dtal【esthep盯soIlalc∞ditmam萨锄僦s)，steln’tllecreditmana星聊：IlentsysteIn，theinte如∞diateb1培inesss)，stenl锄dthemaIm酽=Ir嘲ntaccoun缅gsySteIn丛aset0f麟锄mlsuppoftsystel璐．缸aresult，mo北觚dmo坨busin器s加a∞collectedill

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