S银行基于大数据的个人信用研究--以个人经营性贷款为例
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 论文选题背景与研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 论文选题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 论文选题目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究综述及简要评析 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究方法、研究思路及框架 | 第15-17页 |
| 第2章 本研究的相关理论与方法概述 | 第17-27页 |
| 2.1 个人信用的相关概念 | 第17-20页 |
| 2.1.1 信用 | 第17页 |
| 2.1.2 个人信用 | 第17-18页 |
| 2.1.3 信用风险 | 第18页 |
| 2.1.4 个人信用评分 | 第18-20页 |
| 2.1.5 个人经营性贷款 | 第20页 |
| 2.2 个人信用评估模型建立过程及方法 | 第20-27页 |
| 2.2.1 评估模型的建立过程 | 第20-24页 |
| 2.2.2 评估模型样本数据准备 | 第24-25页 |
| 2.2.3 评分模型的验证方法 | 第25-27页 |
| 第3章 S银行个人经营性贷款信用评估现状分析 | 第27-32页 |
| 3.1 银行业务情况概述 | 第27-29页 |
| 3.1.1 业务发展现状 | 第27页 |
| 3.1.2 个人经营性贷款的现状 | 第27-29页 |
| 3.2 个人经营性贷款的信用评估问题分析 | 第29-30页 |
| 3.2.1 信用评估风险高 | 第29页 |
| 3.2.2 贷款审批效率低 | 第29页 |
| 3.2.3 信用情况难跟踪 | 第29-30页 |
| 3.2.4 贷款质量难保证 | 第30页 |
| 3.3 个人经营性贷款的信用评估现状分析 | 第30-32页 |
| 3.3.1 信用评估方法落后不统一 | 第30页 |
| 3.3.2 贷款审批流程方式落后 | 第30-31页 |
| 3.3.3 信用风险预测手段欠缺 | 第31页 |
| 3.3.4 贷款过程检查不合规 | 第31-32页 |
| 第4章 S银行个人经营性贷款的信用评估模型的构建 | 第32-58页 |
| 4.1 信用评估模型概述 | 第32-33页 |
| 4.1.1 评估模型的主要内容 | 第32-33页 |
| 4.1.2 评估模型的指标构成 | 第33页 |
| 4.2 个人申请评分模型 | 第33-44页 |
| 4.2.1 样本数据采集和定义 | 第33-34页 |
| 4.2.2 模型开发及验证 | 第34-44页 |
| 4.3 个人行为评分模型 | 第44-54页 |
| 4.3.1 样本数据采集和定义 | 第44-46页 |
| 4.3.2 模型开发及验证 | 第46-54页 |
| 4.4 信用评估模型效果评价 | 第54-58页 |
| 4.4.1 贯彻信贷审批标准 | 第54-55页 |
| 4.4.2 提高信贷审批效率 | 第55-56页 |
| 4.4.3 转变风险管理理念 | 第56页 |
| 4.4.4 平衡信贷风险与收益 | 第56-57页 |
| 4.4.5 客户管理差别化 | 第57-58页 |
| 第5章 结论、不足与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 附录A 相关方法及公式说明 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
