基于数据挖掘的银行信用评分系统研究

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当今社会是一个信息爆炸的时代,如何充分利用各种各样的信息为人类服务已显得越来越重要。作为一门新兴的边缘学科——数据挖掘受到了国内外的普遍关注,成为信息系统和计算机科学领域研究最活跃的前沿。 信用风险是金融市场中最古老的也是最重要的金融风险形式之一。它是现代社会的经济实体(尤其是金融机构)、投资者和消费者所面临的重大问题。它直接影响着一个国家的宏观决策和经济发展,甚至影响全球经济的稳定发展。信用风险的管理在国外已经有了很长的发展历史,对信用风险的度量逐渐从对静态数据分析向量化分析转变,对信用风险的确定也开始采用信用模型的方法。在国内,信用风险管理尚处于起步阶段,缺乏对信用风险管理的系统化研究。根据WTO的有关协议,我国入世以后,将逐渐取消对外资银行外币业务、人民币业务、营业许可证等方面的限制。然而,我国绝大部分银行企业目前的不良贷款率大大高于10%的国际警戒线和我国15%的监管标准,因此加速我国的信用风险管理的研究工作,尽快构造适合我国国情的信用评估模型,为金融机构提供决策依据,使他们的管理和经营更合理,更科学,提高这些机构的国际竞争力,将具有重要的意义。本文在对数据挖掘技术、遗传神经网络、决策树和个人信用管理深入研究的基础上,从对信用风险管理的量化分析入手,针对我国信用风险管理的实际情况,提出了基于BP网络、决策树的横向比对方法的个人信用的评估模型,为金融机构、资信评估机构对个人的信用评估提供更加科学的、准确的决策信息。本文主要研究工作有: 1、完成基于数据挖掘技术的信用评估系统的研究与构建,并分别利用决策树和人工神经网络,提出两种建模方法并应用于个人信用评估。 2、与以往信用评估数据挖掘建模不同,提出横向比对的建模方法,即将两种数据挖掘算法同时应用于数据分类当中,将各自结果进行比对。 针对上述研究内容,进行了反复的研究与论证。结果表明,本文的理论,方法与技术正确有效,具有良好的实际应用前景。
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