基于Lasso-logistic模型的贷款人违约风险评估方法开题报告

 2023-02-07 09:03:46

1. 研究目的与意义

个人信贷业务在我国起步较晚,可发展空间和利润空间都非常巨大。信用卡产业应运而生,信用卡起源于美国的百货商店等私营企业,为了留住顾客,增大顾客的购买力,刺激消费而发行的信用筹码,后来逐渐发展成为今天的信用卡——商业银行向企业或个人发行的具有支付和信贷功能的电子货币。持卡人可以先消费后还款,大大刺激了国民消费,解决了消费者临时资金短缺无法消费的问题,增加了消费者的购买力;商业银行是一个国家十分重要的金融机构,利润很大程度上取决于信贷业务。银行发行信用卡业务在一定程度上调整了银行的资产结构,为银行创造了巨额利润,但高利润的信用卡产业背后隐藏的是持卡人欠款还不上的高度坏账风险。

巴塞尔新资本协议(2004)要求资本与风险管理紧密相联,要求大银行建立自己的内部风险评估机制,将资本要求与风险评级结果挂钩,构建信用评分模型,通过定性和定量分析从因素入手评估持卡人的信用就成为了降低信用卡坏账风险的重要举措。

本文选用商业银行信用卡持卡人信用评估作为选题,旨在突破传统信用评分模型,探究利用lasso—logistic组合模型来对商业银行信用卡持卡人信用评估的影响因素进行分析,说明lasso—logistic组合信用评分模型在信用卡风险管理中的优良品质和应用前景。

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2. 研究内容和预期目标

一、研究内容

本题目将基于商业银行信用卡信用评估的现状,结合相关模型和数理统计的方法,尝试应用组合模型构建一套商业银行信用卡资信评估体系。同时将调研所得数据应用于该评估体系,对评估结果进行实证分析。最后,基于模型和实证研究,说明lasso—logistic组合信用评分模型在信用卡风险管理中的应用方法和发展前景。

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3. 国内外研究现状

一、单一模型

20世纪50年代工程师Bill Fair和数学家Earl Isaac发明了一个个人信用分的统计模型——FICO信用分模型,这个模型根据大量数据先得出可以刻画消费者品德、信用、支付能力的五个指标,然后对五个指标进行加权得出最终的信用评分值,为后来信用评分模型的发展提供了基础。实践应用中比较成熟的模型还有“3C分析法”、“5C分析法”。“3C分析法”将刻画消费者的指标归结为三个,分别是品德(Character)、能力(Capacity)、担保物(Collateral);“5C分析法”将指标划分为五个,分别是品德(Character)、能力(Capacity)、资本(Capital)、担保物(Collateral)、条件(Condition)。但这种定性分析很大程度上是根据填报者的主观感受以及指标处理者的以往经验来进行分析划定,具有很大的主观性。这种定性分析一直持续到Fisher(1936)提出将总体分为不同的组的思想,石庆焱(2003)也说信用评分实质上是将一个总体按照不同的特征分成若干个不同组的一种方法。David Durand发现可以利用这种思想对贷款风险进行划分,分为“好的贷款”和“坏的贷款”,自此定量分析开始越来越多的应用于信用评分体系中。许多专家学者开始应用统计学、运筹学等开发信用评分模型。David Durand(1941)将数学和统计学模型相结合,通过量化处理刻画消费者信用形象的各项指标,第一次运用判别分析建立个人信用评分模型。Myers.R.H(1963)分别运用判别分析和回归分析对消费者信用风险进行评估,取得一定突破,但回归分析也有其局限性,就是对解释变量分布假设具有很严格的要求,而信用卡的客户样本具有一定偏差性,分析结果偏差因样本而异。Wiginton(1980)第一次将logistic回归应用在信用评估模型中,并与判别分析、回归分析的结果进行对比,结果表明 logistic回归模型回归效果更好,精度也更准确。姜盛(2009)利用logistic模型构建了信用卡套现侦测评分模型, 文中表述其实践表明识别准确率达到 82.72%。

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4. 计划与进度安排

通过阅读文献、实证分析等途径把握商业银行信用卡持卡人信用评估的现状,收集相关数据,分别应用于lasso—logistic组合模型和传统logistic模型,并结合现实对其解释性进行分析。将lasso—logistic组合模型与传统logistic模型进行对比,基于上述研究来说明lasso—logistic组合模型相对于传统logistic模型的优良性质和应用前景。

5. 参考文献

[1] Margaret Grobben. Risk Elements in Consumer Instalment Financing. David Durand. 1943, 51(2):185-186.

[2] 唐波.个人信用评分模型方法研究[J].益阳职业技术学院学报,2011,8(02):38-39.

[3] 姜明辉,谢行恒,王树林,温潇.个人信用评估的Logistic-RBF组合模型[J].哈尔滨工业大学学报,2007(07):1128-1130.

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