文档介绍：要摘文章首先论述了数据挖掘的相关概念以及数据挖掘的基本方法,数据挖掘的模式和描述型J健T谑导视τ弥校菽J的所处理的数据类型也很丰富,包括文本数据、关系数据库、趁娴取J文章面向银行业信用风险管理领域,阐述了西方商业银行信用风险度量的主信用决策三大领域的应用;顺着该思路,重点提出数据挖掘方法在银行信用风险管理应用中的优势分析。别建立信用卡信用评分系统和客户信用评分模型。在信用卡信用评分系统中,运用基于划分的聚类方法运用回归可以将复杂的非线性问题转化为线性问题,选择影响客户信于数据挖掘方法在信用风险运用领域的几点建议。识,结合西方商业银行信用风险评价方法的模式,运用模型分析了数据挖掘方法在商业银行信用风险管理领域的应用优势。文章对我国银行信用风险管理领域,任务是从数据集中发现模式,模式可以有很多种,按功能可分为两大类:预测型的实际作用细分为以下几种:分类、聚类、回归、序列、时间序列等。数据挖掘挖掘的应用领域非常广泛,比如金融、零售、体育、电信、气象、电子商务等。要方法。信用风险度量的主要方法分为传统的信用风险度量方法和基于南代信用风险度量的方法。在此之后,引出数据挖掘方法在商业银行应用的领域分析,文章主要分为数据挖掘在银行客户关系管理、风险预测与控制、信用评估与更深入地,文章运用数据挖掘的聚类算法、回归、决策树方法分惴ǎ酝颊页鍪笵函数值最小的划分,该算法的准则函数与信用评分评级的“均方差”准则相吻合。在客户信用评分模型中,用情况的因素对客户信用进行评级。最后,结合我国银行业实际情况,提出了关文章基于对数据挖掘方法优势的描述和银行业信贷部门信用评价情况的认应用数据挖掘方法和技术有很大的启发意义;尤其对银行信用评估和评级状况上应用数据挖掘方法起到很大的借鉴作用。关键词:数据挖掘信用风险决策树聚类算法
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第一章绪论问题的提出通过采用先进信息技术为客户提供更为方便、优质、快捷的服务,加速银行管理建立起有效的数据集成管理机制,如何挖掘并充分实现数据价值,为金融行业科仅在当年月下旬的一周内,巴西的国际储备就减少了约亿美元。命性的。但是由于信用风险比市场风险更复杂,对其的定量化工作相对来说难度信用风险的合理分析和对其管理的研究成为了当今国内外风险领域的学者和专在我国,由于过去几十年旧体制的影响,商业银行在信用风险分析和信用风段。而且,虽然我们现在已经处于市场经济时代,但是过去的计划经济的影响依中国加入刮夜鹑谝得媪僮判碌幕鲇胩粽剑币参=鹑诘缱踊发展提供了新的动力和契机,随着金融服务手段不断创新,银行业竞争日益加剧,的信息化进程,是保证银行的可持续发展的重要手段。金融数据大集中后,如何学化管理决策和发展新的业务而服务,是目前亟待解决的问题。信用风险直接影响着一国的国际经贸活动和金融活动的顺利进行和发展。一国的信用体系是否健全,人们是否具备良好的信用文化构成一国投资环境的重要内容。如果经济金融活动中的信用风险大,外国将减少对该国的投资和其他交往,也影响到该国商品的进出口,从而导致贸易收支下降,劳务收入减少,最后直接影响一国的资本项目。例如年的东南亚金融危机中,马来西亚等国几十年来苦心经营起来的外汇储备消失殆尽。世界上许多国家都受到这场危机的影响,信用风险是金融机构承担的金融风险中最重要的风险之一,信用风险产生的影响涉及到社会经济生活的不同层面。而商业银行作为承载信用风险的主体之一,其信用风险管理体系的完善与否也是事关银行经营成败的一个关键因素所在。尤其是近二三十年以来,随着金融环境的多变,商业银行的信用风险日益增大。有时候,某个体系中某一微小环节的风险隐患如果不及时加以有效的防范和控制,很可能整个系统都会出现连锁反映,在某些情况下,这种风险很可能是致大了很多。而社会和经济的发展又急切的需要信用风险管理理论的完善,于是对家关注和研究的热点问题。险管理方面始终没有引起有关各方的足够重视,至今还只停留在比较初级的阶
,信用风险的分析和管理研究还带有浓重的计划经济和传统的色彩,与其现实发展需要不相协调。因此,在不断深入学习发达国家在信用风险分析和信用业银行的实际情况,对于提高我国商业银行对信用风险的抵抗能力具有很强的现信用风险是商业银行在业务经营中面临的最基本的一类金融风险。在信用风行深入研究,可以保证银行不断提高信用风险的管理水平,在日趋激烈的金融竞关注,并且在某些银行数据仓库已经开始得到建立,但大多商业银行都对数据挖据挖掘技术对国内银行信用风险管理的效率上有所帮助。尽管国内很多学者都对国有商业银行信用风险问题非常关注,但有说服力热特别是在房地产开发领域形成的,一是年