| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究目的 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国内研究现状 | 第12页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状评述 | 第14-15页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法 | 第16-17页 |
| 2 信用卡与信用风险管理概述 | 第17-26页 |
| ·信用卡概述 | 第17-19页 |
| ·信用卡的起源与发展 | 第17-18页 |
| ·信用卡的种类 | 第18-19页 |
| ·信用卡风险管理概述 | 第19-21页 |
| ·信用风险概念 | 第19页 |
| ·新巴塞尔协议下的信用风险衡量 | 第19-20页 |
| ·信用卡的风险管理 | 第20-21页 |
| ·常见信用评分方法的比较研究 | 第21-25页 |
| ·判别分析法 | 第22页 |
| ·决策树法 | 第22-23页 |
| ·神经网络法 | 第23页 |
| ·Logistic回归法 | 第23-24页 |
| ·各种方法的适用性分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于列联分析的Logistic回归信用评分模型构建流程 | 第26-34页 |
| ·模型构建的相关理论基础与组合思路 | 第26-28页 |
| ·列联表分析法 | 第26-27页 |
| ·交互项 | 第27页 |
| ·列联表分析法与Logistic回归模型的组合思路 | 第27-28页 |
| ·模型的变量 | 第28-30页 |
| ·表现变量的界定 | 第28-29页 |
| ·预测变量的组成 | 第29页 |
| ·预测变量的获取 | 第29-30页 |
| ·信用评分模型的建立 | 第30页 |
| ·样本数据的处理 | 第30页 |
| ·自变量的确定 | 第30页 |
| ·模型的检验 | 第30-33页 |
| ·变量的显著性检验 | 第31页 |
| ·拟合优度检验 | 第31页 |
| ·模型分类预测效果检验 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 信用卡申请风险评级模型实证过程 | 第34-44页 |
| ·数据来源及处理 | 第34页 |
| ·一般Logistic回归模型的建立与检验 | 第34-37页 |
| ·变量的显著性检验 | 第35页 |
| ·拟合优度检验 | 第35页 |
| ·分类预测效果检验 | 第35-37页 |
| ·自变量间相关关系的识别及处理 | 第37-40页 |
| ·定类测度型自变量之间关联的识别 | 第37页 |
| ·定量自变量之间关联的识别 | 第37-38页 |
| ·定类测度型与定量自变量间关联的识别 | 第38-39页 |
| ·交互项的确定 | 第39-40页 |
| ·引入交互项的Logistic回归模型 | 第40-41页 |
| ·交互变量的显著性检验 | 第40页 |
| ·模型拟合优度检验结果对比 | 第40-41页 |
| ·分类预测效果分析 | 第41页 |
| ·实证结果分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 5 含交互项的Logistic回归信用评分模型构建建议 | 第44-47页 |
| ·样本好、坏客户比例的优化 | 第44-45页 |
| ·模型分类标准值的设定 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 | 第51-53页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
