基于Logistic的农村信用社个人信用风险评估系统

摘要

近年来，农村信用社信用风险的计量评估中，发展比较成熟且投入运用的是以定性为主的五级分类法。贷款五级分类法的实施，有效促进了农村信用社对信贷资产的风险管控，但定性方法易受人为的主观评价因素影响，无法精准的界定风险划分范围。通过引入基于Logistic回归分析的数据挖掘技术，在农村信用社五级分类信贷管理系统的基础上进行了个人信用风险评估系统的应用研究。按照系统设计与实现的流程，对系统中数据采集、数据筛选、数据清洗、数据变换处理、数据特征处理、数据抽样、Logistic回归模型构建、模型测试、模型评价逐步开展分析阐述;在此基础上导入五级分类信贷管理系统的400例客户样本，保持其五级分类形态为优质与不良各占200例，开展系统平台选择、数据分类设计、样本数据采集、数据构成、数据规范化、数据离散化分层、特征变量分组、数据抽取、Logistic模型研究、Logistic模型应用、Logistic模型测试与评估等11个部分的研究与实现。个人信用风险评估系统在五级分类信贷管理系统基础上实现了功能升级，对个人信用风险进行量化评估，相对于五级分类系统更加精准、灵敏，可以弥补五级分类法对贷款风险管理中时间滞后的缺陷，为贷款风险管理提供指导性建议的作用，具有较强的实际应用意义。

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摘要

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附表索引

第1章 绪论

1．1 选题背景及研究的目的和意义

1．2 国内外研究现状

1．3 本文组织架构

第2章 农村信用社信用风险评估理论基础与发展分析

2．1 农村信用社信用风险评估现状

2．1．1 基于五级分类法的农村信用社信用风险评价体系

2．1．2 基于五级分类法的信用风险评价体系的局限性

2．2 Logistic数据挖掘技术在信用风险评估中的发展动态

2．2．1 Logistic数据挖掘技术国外研究与应用现状

2．2．2 Logistic数据挖掘技术国内研究与应用现状

2．3 Logistic数据挖掘回归分析模型原理

2．3．1 Logistic数据挖掘回归分析基本模型

2．3．2 Logistic数据挖掘回归模型的线性处理

2．3．3 Logistic数据挖掘回归模型的参数分析

2．4 本章小结

第3章 个人信用风险评估系统分析

3．1 农村信用社五级分类法信贷管理系统与数据分析

3．2 logistic回归模型分析

3．3 Logitic建模工具软件分析

3．4 Logitic建模技术与过程分析

3．4．1 数据采集

3．4．2 数据筛选

3．4．3 数据清洗

3．4．4 数据变换处理

3．4．5 特征变量处理

3．4．6 数据抽样

3．4．7 logistic回归分析模型建立

3．4．8 logistic回归分析模型测试

3．4．9 logistic回归分析模型评价

3．5 Logistic农村信用社量化的风险评估系统分析

3．6 本章小结

第4章 个人信用风险评估系统研究与实现

4．1 总体设计

4．2 系统平台选择

4．2．1 SAS简介

4．2．2 SAS统计系统的基本功能

4．3 数据分类设计

4．4 样品数据采集

4．5 数据构成分析

4．6 数据规范化

4．7 数据离散化和分层

4．8 特征变量分组

4．8．1 文化程度分组

4．8．2 行业分组分析

4．8．3 职务分组分析

4．8．4 贷款用途分组分析

4．9 数据抽样设计与实现

4．10 Logistic模型研究

4．10．1 编码实现

4．10．2 回归分析

4．11 系统应用

4．12 系统模型测试与评价

4．12．1 模型测试

4．12．2 系统模型评价

4．13 本章小结

结论

参考文献

致谢