银行客户的信用评级模型

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1、WORD整理版目录内容摘要...............................................................IAbstract.................................................................II1导言.................................................................11.1研究背景.................................................

2、............11.2国内外研究现状.................................................11.3研究目的和意义.................................................31.4研究思路及框架.................................................32银行客户信用评级理论............................................42.1银行客户信用评级基本理论.............

3、.............................42.2我国银行信用评估现状.................................................63银行客户的信用评级模型实例研究.......................................83.1数据处理与分析.................................................83.2列联表分析...........................................................9

4、3.3判别分析...........................................................123.4Logistic回归分析.................................................164结论...........................................................204.1研究结果...........................................................204.2研究不足与展望.

5、....................................................21参考文献...............................................................22附录1:Logistic回归对应R软件代码........................................23附录2:原始数据的前50个数据..........................................24致谢..............................

6、.....................................专业资料学习参考WORD整理版27专业资料学习参考WORD整理版内容摘要:随着经济的发展以及人民消费水平和观念的改变,个人信贷的规模逐渐扩大,消费贷款业务随之迅速发展,个人信用风险受到了商业银行和监护者越来越多的关注。但相对于企业信用风险评估,个人信用风险评估显得尤其薄弱,多数银行基本依靠信贷人员的经验和定性分析来决定,面对业务量的不断增长,信贷人员相对不足,传统的授信措施造成了审批时间长,失误上升,服务水平和管理风险的能力下降,导致银行失去客户和潜在客户,不利于银行竞争力的

7、提高。尤其近年来,网上银行的不断发展,更是对传统银行带来了不可控的冲击,因此,构建科学合理的个人信用评估模型显得尤为重要。本文综合考虑了国内外信用风险评估的研究现状以及研究成果,通过列联表对定性数据进行关联分析,并且运用判别分析对定量数据进行分类判别,再通过SPSS软件进行数据处理,确定相应的判别函数,得出各个解释变量对判别分类的影响,评估的结果可以作为银行是否提供贷款的依据。另外,运用R软件进行Logistic回归,根据数据分析处理结果,确定回归系数,评估预测模型,进而运用到实际的信贷中,降低了银行的信贷风险,保障银行的长久健康发展。关键词:信用

8、风险评估;SPSS;判别分析;R;Logistic回归专业资料学习参考WORD整理版Abstract:Withthedev

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