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数据挖掘技术为商业银行信用风险管理问题提供了新的思路和方法。本文运用三种常用的数据挖掘方法——多元判别分析、聚类分析及贝叶斯网络模型,以商业银行的客户信用风险评级指标数据为样本,对信用风险评估方法进行实证分析,对三种方法的验证结果进行比较。结论表明,在信用风险各项属性指标之间条件相互依赖的情况下,贝叶斯网络模型优于其它两种方法。