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商业银行信用卡违约概率评估的实证研究

作　者: 盛洁
导　师: 陈闯
学　校: 厦门大学
专　业: 工商管理
关键词: 行为评分 逻辑回归 违约概率
分类号: F832.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 8次
引　用: 0次
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内容摘要


随着国民收入的提高和居民消费观念的转变,信用卡业务在我国得到了长足的发展,发卡数量、发卡银行和交易额都有了显著的提高。然而,随着信用卡交易额提高的同时,其逾期未偿金额也在大幅度提高。为了保持信用卡行业持续、稳定的发展,这不得不值得我国商业银行高度重视。另一方面,为了与国际接轨,提高我国商业银行的风险管理水平,银监会下发了相关指引,要求我国商业银行逐步实施巴塞尔新资本协议。内部评级法作为新资本协议中的核心内容,无论是初级法还是高级法,都要求商业银行自行估计违约概率。考虑到使用测试原则,多数银行都采用评分卡的方式估计违约概率。然而,目前银行所建立的评分卡更多地是用于客户申请,很少利用客户的行为数据建立行为评分卡。本文以国内某商业银行个人信用卡数据为研究对象,从实证的角度通过建立行为评分卡对影响违约概率的风险因素进行研究和分析。本文共分为四个部分,其中：第一部分介绍了我国商业银行个人信用卡违约概率评估研究的必要性,以及该研究的意义所在。第二部分包括第二章和第三章。其中第二章介绍了信用卡及信用评分相关的理论知识。第三章则对本文中所使用到的评分卡相关技术及模型验证方法进行了理论介绍。第三部分利用SPSS软件对随机抽取的我国某商业银行个人信用卡数据进行了实证分析。候选自变量来源于信用卡客户的逾期行为、贷款行为、交易行为、取现行为、还款行为和消费行为信息。为了提高模型的准确度,本研究根据客户在观察期末的逾期状态将数据分成了两类,利用决策树方法对候选自变量进行了分组并计算WOE,并通过Logistic回归方法分别对这两类个人信用卡数据构建违约概率的预估模型,最终得出影响个人信用卡客户违约概率的风险因素。第四部分内容对上一部分实证分析的结果进行了分析和总结。同时,结合实际工作,本文认为我国金融机构应该在IT系统的建设和风险因子的研究方面加强改善,以期更好地帮助我国商业银行进行风险管理工作。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-13
第一章 绪论  13-17
  1.1 论文研究背景  13-14
    1.1.1 我国商业银行信用卡现状  13-14
    1.1.2 监管要求  14
  1.2 论文研究意义  14-16
  1.3 论文研究内容  16-17
第二章 信用卡及信用评分相关理论介绍  17-27
  2.1 信用卡及其风险分类  17-20
    2.1.1 信用卡定义  17
    2.1.2 信用卡分类  17-18
    2.1.3 信用卡发展历程  18
    2.1.4 信用卡风险  18-20
  2.2 新资本协议对估计零售暴露违约概率的要求  20-23
    2.2.1 零售风险暴露  20-21
    2.2.2 测算要求  21-22
    2.2.3 违约概率的评估方法  22-23
  2.3 信用评分  23-27
    2.3.1 信用评分的背景  23-24
    2.3.2 评分卡的分类  24-25
    2.3.3 行为评分及其应用  25-27
第三章 评分卡模型及其相关技术  27-42
  3.1 评分卡模型开发流程  27-33
  3.2 Logistic回归  33-37
    3.2.1 Logistic回归方程  33-34
    3.2.2 极大似然函数  34-35
    3.2.3 Logistic模型统计检验  35-37
  3.3 决策树  37-39
    3.3.1 决策树的概念  37-38
    3.3.2 决策树的构造  38
    3.3.3 决策树的优缺点  38
    3.3.4 CHAID决策树生成方法  38-39
  3.4 模型验证方法  39-42
    3.4.1 KS指标  39
    3.4.2 ROC曲线  39-42
第四章 信用卡违约概率的实证研究  42-72
  4.1 建模样本数据及预处理  42-46
    4.1.1 业务定义与数据收集  42-43
    4.1.2 模型分组与变量构造  43-46
    4.1.3 数据整理清洗  46
  4.2 变量分组及WOE计算  46-59
    4.2.1 观察期末未逾期  47-58
    4.2.2 观察期末已逾期  58-59
  4.3 Logistic回归  59-63
    4.3.1 观察期末未逾期  59-61
    4.3.2 观察期末已逾期  61-63
  4.4 信用评分卡的构建  63-66
  4.5 模型评估  66-72
    4.5.1 观察期末未逾期  66-69
    4.5.2 观察期末已逾期  69-72
第五章 结论和建议  72-76
  5.1 结论  72-74
    5.1.1 影响信用卡客户违约概率的风险因素  72-73
    5.1.2 影响模型准确度的可能原因  73-74
  5.2 建议  74-76
    5.2.1 对违约概率测算的建议  74-75
    5.2.2 通过分池技术测算最终违约概率  75
    5.2.3 帮助商业银行进行信用卡利率定价  75-76
参考文献  76-78
致谢  78

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