信用卡审核评分是商业银行控制风险的必要手段。开展信用卡审核评分的首要基础是对消费者数据进行深入的数据挖掘,并据此构建起实用的数学模型。本文研究了基于二值逻辑回归模型的信用卡申请评分系统的原理和主要实现技术,研究工作依托于国内某商业银行的信用卡评分系统的实际科研项目及某外商银行的信用卡评分原型。本文首先研究探讨了广义线性回归模型与离散因变量模型的概念性质,重点对二值Logistic回归模型的理论特点和应用特性进行了细致讨论。接着给出了二值Logistic回归的建模步骤,并结合具体实例,给出了详尽的说明分析。本文最后对ETL模块的SAS代码进行了较完整详细解释。作者通过合作单位获得金融历史数据和研究环境等必要支撑,通过全体项目组成人员的分工配合实现了项目的预期目标。作者承担的具体工作如下:1.数据整合与数据探索、数据清洗、变量筛选与转换等ETL的SAS代码的设计、编写及调试。2.基于真实金融历史数据的二值Logistic回归的原型研究、模型构造、模型实验与模型检验。本文的研究表明,作者参与构建的个人信用分级评估的二值logistic回归模型,已经具备了理论完备、模型稳健、模型系数可解释性强等突出优点,并且经过实践检验证明是一个不错的和适用的模型。作者编写的ETL模块的SAS代码,具备了逻辑清晰、结构紧凑、可重复使用等优点。