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自上个世纪90年代以来,随着中国经济的发展和内需的扩大,信用卡业务迅速发展起来。信用卡业务的关键在于信用风险的控制,为了更好的防范信贷风险和进一步推动个人消费信贷业务的发展,发卡机构必须建立一套完善有效、科学合理的个人信用评价体系。信用评价将客户分为“好”客户和“差”客户,根据历史上每个属性的若干样本,建立数学模型,预测信用卡使用者的违约风险。决策树算法简单直观,误差率低,本文选取该算法作为建立信用评价模型的方法。本文首先对数据挖掘、信用卡业务、信用评价三者的理论框架进行结合,分析了数据挖掘、信用卡业务中信用评价的特点,为下文建模方法的筛选奠定理论基础。其次结合数据挖掘几种方法的不同特性,选择决策树C5.0算法作为本文模型建立方法,并详细介绍了如何利用C5.0算法建立模型。最后从某发卡行获取的商业银行信用卡个人数据出发,采用上述算法,经过商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估与分析等步骤,建立了个人信用评价的决策树模型。并且依据发卡机构的实际需求,对决策树模型的成本矩阵和修剪程度进行了调整,形成了修正改进的模型。基于决策树方法的个人信用评价模型精确度高、可控性强,可在实际中广泛运用。且通过建立误判矩阵,使得发卡机构运营中成本最低。在实际运用中对于进行信用卡申请者的判别有一定的指导性作用,并能够为信贷决策提供支持,具有较强的理论和现实意义。