基于数据挖掘的信用卡风险管理研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外现状分析 | 第10-12页 |
| ·国外现状分析 | 第10-11页 |
| ·国内现状分析 | 第11-12页 |
| ·分析路径与论文结构 | 第12-13页 |
| ·分析路径 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-13页 |
| ·主要研究方法 | 第13-14页 |
| ·实证研究与规范研究相结合 | 第13页 |
| ·分析归纳法 | 第13-14页 |
| ·本文的论点 | 第14-15页 |
| 2 银行信用卡风险管理相关理论 | 第15-22页 |
| ·风险以及风险管理 | 第15-16页 |
| ·风险理论发展简要介绍 | 第15-16页 |
| ·风险管理理论简要介绍 | 第16页 |
| ·信用卡概述 | 第16-19页 |
| ·信用卡的概念 | 第16-17页 |
| ·信用卡的特点 | 第17页 |
| ·信用卡的风险防范 | 第17-19页 |
| ·信贷风险管理 | 第19-21页 |
| ·信贷风险管理的概念 | 第19页 |
| ·政府干预与信贷风险管理 | 第19-20页 |
| ·信贷风险管理的地位 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 数据挖掘在信用卡风险管理过程中的应用以及现状 | 第22-29页 |
| ·数据挖掘及其在银行中的应用分析 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘的原理简要介绍 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘工具简要介绍 | 第23-24页 |
| ·商业银行领域对于数据挖掘技术的应用 | 第24页 |
| ·数据挖掘对信用卡风险的必要性 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘在信用卡风险管理过程中的重要性 | 第25-26页 |
| ·信用数据的概念 | 第25页 |
| ·对信用风险分类以及预测研究 | 第25页 |
| ·分析信用数据的孤立点 | 第25-26页 |
| ·随着时间推进的分析 | 第26页 |
| ·数据挖掘在信用风险管理过程中的应用 | 第26-28页 |
| ·国外应用概况 | 第26页 |
| ·国内应用分析 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘在我国商业的信用风险的应用前景分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 数据挖掘技术对信用卡评分的构建 | 第29-47页 |
| ·数据的有效选择 | 第29-30页 |
| ·客户的特征变量 | 第29-30页 |
| ·客户分类的变量需求 | 第30页 |
| ·目标变量的生成 | 第30页 |
| ·数据分析 | 第30-40页 |
| ·基本分析 | 第30-34页 |
| ·SEMMA方法数据挖掘分析步骤 | 第34-40页 |
| ·信用卡信用评分表的构建 | 第40-46页 |
| ·建立信用评估递阶层次结构 | 第40页 |
| ·构造两两判别矩阵并计算各因素权重 | 第40-43页 |
| ·构建信用风险评分表 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 数据挖掘在我国商业银行信用风险管理的应用分析 | 第47-51页 |
| ·信用卡业务管理系统架构 | 第47-48页 |
| ·信用卡业务分析管理系统中数据挖掘技术的应用 | 第48-49页 |
| ·信用卡业务管理系统中模型举例 | 第49-50页 |
| ·信用卡风险管理模型 | 第49页 |
| ·个人客户管理模型 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·主要结论 | 第51页 |
| ·建议措施 | 第51-52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
