基于决策树的个人住房抵押贷款信用评估模型的应用

摘要

自国务院于1998年7月发布了《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》以来，普通居民住房抵押贷款的信贷需求不断增大，截至2012年底国内商业银行个人住房抵押贷款已达到7.5万亿元之巨。随着宏观经济增长趋势逐渐下滑，商业银行问题贷款逐步暴露，如何加强个人住房抵押贷款的信用风险管理、优化风险管理技术就成了国内商业银行所面临的重要课题。基于此，本文在决策树数据挖掘算法的基础上研究了农村商业银行的个人住房抵押贷款风险特征，并建立了相应的信用评估模型。
　　本文分为四个部分。首先详述了决策树模型的基本原理和主要算法，分析了个人住房抵押贷款的风险特征等，并重点分析了信用评估模型的建模思路及设立步骤。然后通过引入“相对重要性程度值”和“信用风险标准度量值“两个概念，本文提出信用风险评分机制。在第三部分的实证部分中在SPSS Clementine12.0的环境下实现基于决策树的个人住房抵押贷款信用评估模型，并通过计算本文建立了基于农村商业银行个人住房抵押贷款信贷数据的信用评分表。最后以SAS软件为操作平台，分别采用简单统计方法和Logistic回归的方法对上述评分结果进行评价，并提出结论和建议。

目录

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摘要

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附表索引

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状和发展

1．2．1 决策树模型研究历史与状况

1．2．2 决策树模型在信用风险评估模型的应用状况

1．3 本文研究思路和文章框架

1．4 本文的研究方法

第2章 决策树模型的基本概述

2．1 决策树模型的基本原理分析

2．1．1 决策树模型的基本思想

2．1．2 信息熵及其在决策树中的应用

2．2 决策树模型的主要算法

2．2．1 CLS算法

2．2．2 ID3算法

2．2．3 C4．5算法与C5．0算法

2．3 本章小结

第3章 决策树模型在个人住房抵押贷款信用评估中的应用

3．1 个人住房抵押贷款的一般特征

3．2 个人住房抵押贷款的信用风险因素

3．3 决策树模型应用于个人住房抵押贷款信用评估模型

3．3．1 个人住房抵押贷款的信用风险分析

3．3．2 基于决策树模型的住房贷款信用评估模型的基本思路

3．3．3 基于决策树模型的住房贷款信用评估模型的设立步骤

3．4 本章小结

第4章 基于决策树的住房贷款信用评估模型的实现

4．1 个人住房抵押贷款原始数据描述

4．2 抽样方法介绍

4．3 属性变量的选取与预处理

4．3．1 变量的选取

4．3．2 属性变量所存在的问题

4．4 数据预处理

4．4．1 数据清理

4．4．2 空缺值处理

4．4．3 冗余数据处理

4．4．4 数据变换

4．4．5 数据归约

4．5 数据挖掘的实证过程及结果

4．5．1 信用评估模型的构建流程

4．5．2 创建决策树模型

4．5．3 实验结果

4．6 基于决策树的住房贷款信用风险评分表

4．6．1 属性变量相对重要性程度值的计算

4．6．2 信用风险标准度量值及信用风险评分表的建立

4．7 本章小结

第5章 信用评估模型的应用与检验

5．1 信用评估模型的检验程序设计

5．1．1 检验程序的设计原理

5．1．2 检验程序的步骤设计

5．2 信用评估模型的应用与稳健性检验

5．2．1 两类信用评分表的打分机制

5．2．2 信用评分结果

5．3 本章小结

结论

参考文献

致谢