摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
目录 | 第5-7页 |
1. 引言 | 第7-10页 |
·研究背景 | 第7页 |
·研究目的和意义 | 第7-8页 |
·本文研究内容及方法 | 第8-10页 |
·研究内容 | 第8-9页 |
·研究方法 | 第9页 |
·本文的技术路线 | 第9-10页 |
2. 商业银行个人消费信贷及风险的概念和种类 | 第10-14页 |
·个人消费信贷 | 第10-11页 |
·个人消费信贷风险及其种类 | 第11-14页 |
·系统风险 | 第11-12页 |
·政策风险 | 第11页 |
·利率风险 | 第11-12页 |
·汇率风险 | 第12页 |
·非系统风险 | 第12-14页 |
·个人信用风险 | 第12页 |
·操作风险 | 第12-13页 |
·抵押物风险 | 第13-14页 |
3. 个人信用评分方法简介 | 第14-26页 |
·非统计方法 | 第14-20页 |
·FICO法 | 第14-15页 |
·"5C"评价法 | 第15-16页 |
·神经网络法 | 第16-17页 |
·遗传算法 | 第17页 |
·中国建设银行的个人信用评分模型 | 第17-20页 |
·统计方法 | 第20-26页 |
·判别分析法 | 第20页 |
·回归分析法 | 第20-22页 |
·Logistic回归模型原理 | 第21页 |
·极大似然估计法 | 第21-22页 |
·Logistic回归模型的基本假设 | 第22页 |
·层次分析法 | 第22页 |
·分类树法 | 第22-23页 |
·统计分析方法比较结果 | 第23-26页 |
4. 基于我国某商业银行个人消费信贷风险控制的实证研究 | 第26-40页 |
·模型的样本规模 | 第26页 |
·个人信用评分过程说明 | 第26-27页 |
·样本选择及指标变量的初步确立 | 第27-33页 |
·样本选择 | 第27页 |
·指标变量选取 | 第27-29页 |
·指标变量初步统计分析 | 第29-32页 |
·指标量化 | 第32-33页 |
·指标变量筛选 | 第33-35页 |
·变量筛选结果检验 | 第35-38页 |
·Logistic回归的检验方法 | 第35-36页 |
·对变量筛选结果的检验 | 第36-38页 |
·对模型回归准确率的检验 | 第36-37页 |
·对模型回归显著性的检验 | 第37-38页 |
·建立Logistic回归模型 | 第38-39页 |
·以模型结果为基础进行个人信用评分 | 第39-40页 |
5. 结论与建议 | 第40-44页 |
·结论 | 第40-41页 |
·建议 | 第41-42页 |
·本文的不足 | 第42-44页 |
参考文献 | 第44-50页 |
附录 | 第50-72页 |
个人简介 | 第72-73页 |
导师简介 | 第73-74页 |
致谢 | 第74页 |