应用决策树构建个人住房贷款风险评估模型（可复制毕业论文）.pdf

摘要数据挖掘后续步骤奠定数据基础,另外一半将被用来测试。本文主要运用数据挖掘中的决策树技术对经过预处理后的个人住房贷款挖掘数据集中的数据进行分析,发现隐藏在大量数据中的隐含模式,最终得到个人住房贷款风险评估模型。本文研究的内容主要包括数据采集、数据预处理以及模型的建立,而这三部分又是基于数据挖掘以及决策树的相关理论,根据业务需求并按照数据挖掘工作的一般步骤展开的。论文针对我国商业银行信贷资产质量低下和风险加大的客观情况,借鉴外资银行应用数据挖掘决策树技术建立客户信用评价系统的成功经验,在明确挖掘目的的前提下,深入理解数据挖掘、决策树、数据采集、数据预处理、聚类分析以及模型评价等方面的相关概念。在此基础上,结合本文研究的问题以及数据的特点,通过各种方法的分析与比较,用适合的数据采集和预处理方法对数据库中的一半数据进行处理,建立适合挖掘的数据集,┦萁型诰蚝头治觯ü扑惴缦斩攘恐岛途霾影响程度值,确定每个属性各个取值的分数值,得到个人住房贷款风险评估模型。最后使用剩余的一半数据作为测试样本来评价这个模型,证明此模型具有较强的预测能力,是当前商业银行可以采用的最优模型,值得在实践中推广。具体来说,本文的研究内容主要有以下几个方面:攵晕夜鋈俗》看钗ピ悸噬仙南窒螅杓庖腥〉玫某晒提出使用数据挖掘决策树技术构建个人住房贷款风险评估模型将会给商业银行带来很多直接效益。ü萃诰蚍掷嗨惴ǖ谋冉希≡窬霾呤骷际跻约熬涞腃算法作为本研究使用的算法,并介绍其基本理论。谰菔萃诰虿街瑁魅吠诰蚰康模阅成桃狄懈鋈诵糯菸7治对象,分析研究个人住房贷款原始数据库的数据,通过随机序列发生器,从中随机抽取一半数据作为本研究的样本数据,得到个人住房贷款处理数据集,为婀耸葜柿亢图扑阈剩砸恍┲匾5脑ご矸椒ㄉ钊氲匮芯亢褪导籀要
选择较为完善的预处理方法对个人住房贷款处理数据集进行了一系列的处理,得到适合挖掘的个人住房贷款挖掘数据集。⒃鲆媛蚀唇ň霾呤鳎诖嘶∩希扑惴缦斩攘恐岛途策影响程度值得到个人住房贷款风险评估模型,进而通过聚类黄骄惴ɑ褂迷际菘庵械牧硪话胧荻愿鋈俗》看罘缦掌拦滥P徒胁馐关键词:决策树,个人住房贷款,风险评估,数据预处理,数据挖掘风险评估等级。和评价,证明其预测准确率较高,稳健性好,易于理解,效率高,推广能力强。璺俑
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《应用壕黍树枘建懈甍翥涌确牌本人在导师指导下,在东《国伊耗槽蹊冀ㄐ告征砝部邛乓睢废当救嗽诙ū辈凭笱作者签名:于孛作者签名:亍章东北财经大学研究生学位论文原创。陛声明东北财经大学研究生学位论文使用授权书本人郑重声明:此处所提交的博士/硕士学位论文北财经大学攻读博士/硕士学位期间独立进行研究所取得的成果据本人所知,论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果,对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已注明本声明的法律结果将完全由本人承担日期:年月攻读博士/硕士学位期间在导师指导下完成的博士/硕士学位论文本论文的研究成果归东北财经大学所有,本论文的研究内容不得以其他单位的名义发表本人完全了解东北财经大学关于保禄使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅本谌ǘū辈凭笱В可以采用影印缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容导师签名日
第滦髀课题背景及选题意义险和损失,也对整个金融业产生了巨大的冲击,对整个社会经济产生了不可忽我国自年开展住房抵押贷款业务以来,随着房地产经济的飞速发展,个人住房贷款业务量也一路攀升。据不完全统计,自年以来,个人住房贷款年平均增长率都在以上。到目前为止,我国住房贷款余额已经超过万亿元。与此同时,个人住房贷款违约率上升,不良贷款的风险开始逐渐暴露出来。截至年履ば胁涣即钗ピ悸式鑫.%,但截至年底,工行个人住房贷款违约率已经达到%.“鋈俗》看畈涣悸实纳仙我们带来了醒示,这些违约现象与居民的个人信用密切相关。目前个人信用问题已成为贷款违约产生最为普遍的原因,信用缺失不仅给银行带来了严重的风视的影响,甚至涉及到社会的各个方面。针对我国商业银行信贷资产质量下降和风险加大的客观情况,建立完善的信用风险管理机制已成为刻不容缓的任务,而信用风险评估作为风险管理的第一个环节则更需要得到妥善解决。翻因此,为了减少银行的信贷风险,对借款人的信用进行准确的评估是个有效的途径。嘲然而,由于我国信用体系不完善,商业银行无法全面掌握贷款人信用状况。目前,我国银行对个人客户信用状况的评价,主要采用等级评分与专家评分耜结合的方法,将客户的自然状况、职业状况、与银行关系等方面的指标的可