摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 论文的选题背景与现状 | 第11-15页 |
1.1.1 论文的选题背景 | 第11-12页 |
1.1.2 国内外行业现状 | 第12-15页 |
1.1.2.1 国外现状 | 第12-13页 |
1.1.2.2 国内现状 | 第13-15页 |
1.2 研究对象的意义与内容 | 第15-18页 |
1.2.1 信用风险评分模型的意义 | 第15-17页 |
1.2.2 本论文研究的主要内容 | 第17-18页 |
1.3 论文结构安排 | 第18-19页 |
第二章 个人信用风险评分模型与数据挖掘 | 第19-25页 |
2.1 信用风险评分模型概述 | 第19-21页 |
2.2 信用风险评分模型在行业中的应用 | 第21-22页 |
2.3 数据挖掘在风险评分模型中的应用 | 第22-23页 |
2.4 本章小结 | 第23-25页 |
第三章 基于逻辑回归模型的个人信用评分模型 | 第25-72页 |
3.1 模型开发理论方法 | 第25-32页 |
3.1.1 判别分析 | 第25-27页 |
3.1.1.1 判别分析概述 | 第25-26页 |
3.1.1.2 判别分析的过程 | 第26页 |
3.1.1.3 判别分析常用方法 | 第26-27页 |
3.1.2 逻辑回归概述 | 第27-28页 |
3.1.2.1 逻辑回归 | 第27页 |
3.1.2.2 逻辑回归原理 | 第27-28页 |
3.1.2.3 逻辑回归模型的参数估计 | 第28页 |
3.1.3 层次分析法概述 | 第28-32页 |
3.1.3.1 建立层次结构模型 | 第29-30页 |
3.1.3.2 构造成对比较矩阵 | 第30页 |
3.1.3.3 矩阵一致性调整及权重计算 | 第30-32页 |
3.2 数据采集及清理 | 第32-36页 |
3.2.1 数据的初步选择 | 第32页 |
3.2.2 数据采集 | 第32页 |
3.2.3 数据清理 | 第32-36页 |
3.3 模型设计 | 第36-40页 |
3.3.1 确定排除规则 | 第36-37页 |
3.3.2 好/坏客户定义 | 第37-38页 |
3.3.3 数据窗口定义 | 第38-39页 |
3.3.4 模型细分 | 第39-40页 |
3.4 定量模型开发 | 第40-47页 |
3.4.1 样本抽取 | 第41-42页 |
3.4.2 备选变量检查及处理 | 第42-43页 |
3.4.3 变量筛选 | 第43-44页 |
3.4.4 模型开发及优化 | 第44-47页 |
3.4.5 评分计算 | 第47页 |
3.5 定性定量结合模型开发 | 第47-54页 |
3.5.1 定性模型的开发及定性定量间权重计算 | 第48-50页 |
3.5.2 定性样本数据收集 | 第50-51页 |
3.5.3 样本数据分析及定性指标分段取值处理 | 第51-52页 |
3.5.4 定性指标标准化及定性评分计算 | 第52页 |
3.5.5 定性定量结合 | 第52-53页 |
3.5.6 评分校准 | 第53-54页 |
3.6 模型开发结果 | 第54-70页 |
3.6.1 定量模型结果 | 第54-63页 |
3.6.1.1 模型标准化及权重分布 | 第54-56页 |
3.6.1.2 权重调整 | 第56页 |
3.6.1.3 定量模型说明 | 第56-57页 |
3.6.1.4 多重共线性诊断 | 第57页 |
3.6.1.5 二维变量报告 | 第57-58页 |
3.6.1.6 变量稳定性 | 第58页 |
3.6.1.7 定量评分计算 | 第58-60页 |
3.6.1.8 评分分布报告及区间坏账户率分布 | 第60-63页 |
3.6.2 定性定量结合模型结果 | 第63-70页 |
3.6.2.1 定性指标及AHP权重 | 第63-64页 |
3.6.2.2 定性样本抽取结果 | 第64页 |
3.6.2.3 样本数据分析及定性指标分段取值处理 | 第64-65页 |
3.6.2.4 定性指标标准化及评分计算 | 第65-67页 |
3.6.2.5 定性定量结合KS最优结果 | 第67页 |
3.6.2.6 定性定量结合模型评分计算 | 第67页 |
3.6.2.7 评分校准结果 | 第67-68页 |
3.6.2.8 最终定性定量结合模型性能 | 第68-69页 |
3.6.2.9 最终定性定量结合模型评分分布 | 第69页 |
3.6.2.10 最终定性定量结合模型计算具体规则 | 第69-70页 |
3.7 本章小结 | 第70-72页 |
第四章 结论 | 第72-74页 |
4.1 本文的主要贡献 | 第72-73页 |
4.2 下一步展望 | 第73-74页 |
致谢 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-77页 |