| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 论文框架与研究方法 | 第11-12页 |
| 1.3 研究的重点和难点 | 第12-13页 |
| 2 信用卡风险和研究现状 | 第13-23页 |
| 2.1 信用卡风险的分类和成因 | 第13-14页 |
| 2.1.1 信用风险 | 第13页 |
| 2.1.2 操作风险 | 第13-14页 |
| 2.1.3 欺诈风险 | 第14页 |
| 2.2 信用风险理论方面的研究 | 第14-17页 |
| 2.2.1 信息不对称理论 | 第15-16页 |
| 2.2.2 信号传递理论 | 第16页 |
| 2.2.3 生命周期理论 | 第16页 |
| 2.2.4 其他相关理论 | 第16-17页 |
| 2.3 操作风险理论方面的研究 | 第17-19页 |
| 2.4 欺诈风险理论方面的研究 | 第19-20页 |
| 2.5 量化模型方面的研究 | 第20-23页 |
| 2.5.1 FICO评分模型 | 第20页 |
| 2.5.2 Z分值评分模型 | 第20-21页 |
| 2.5.3 Risk Metrics模型 | 第21页 |
| 2.5.4 Logistic回归模型 | 第21-22页 |
| 2.5.5 内部评级法 | 第22-23页 |
| 3 我国信用卡的发展和风险管理现状 | 第23-32页 |
| 3.1 我国信用卡的发展现状 | 第23-26页 |
| 3.2 我国商业银行的信用卡贷款信用评价与风险管理模式变迁和现状 | 第26-29页 |
| 3.3 我国信用卡贷款风险管理的问题 | 第29-32页 |
| 3.3.1 超额授信情况严重 | 第29-30页 |
| 3.3.2 信用体系威慑不足 | 第30页 |
| 3.3.3 受理环境规范欠缺 | 第30-32页 |
| 4 个人信用卡贷款信用评价的影响因素及实证分析 | 第32-46页 |
| 4.1 LOGISTIC回归模型在检验个人信用评分中的可行性分析 | 第32-33页 |
| 4.2 个人信用卡贷款信用评价的影响因素 | 第33-36页 |
| 4.2.1 变量指标的获取方式 | 第33页 |
| 4.2.2 变量指标所应具备的特点 | 第33-35页 |
| 4.2.3 适用于我国信用卡信用评价的变量指标及含义 | 第35-36页 |
| 4.3 回归样本变量及模型 | 第36-42页 |
| 4.3.1 数据样本 | 第36-37页 |
| 4.3.2 样本变量和定义 | 第37页 |
| 4.3.3 样本变量的影响度的分析 | 第37-40页 |
| 4.3.4 回归模型 | 第40-42页 |
| 4.4 实证结果和分析 | 第42-46页 |
| 4.4.1 回归模型的实证结果 | 第42页 |
| 4.4.2 实证结果分析 | 第42-46页 |
| 5 我国商业银行信用卡贷款风险管理的建议 | 第46-51页 |
| 5.1 根据实证结果精准定位目标客户 | 第46-47页 |
| 5.2 完善社会征信体系的建设及应用 | 第47-49页 |
| 5.3 加强对于商户及第三方支付平台的监控 | 第49-51页 |
| 6 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 后记 | 第56页 |
