【摘 要】
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自二十世纪八十年代中期起,我国经济迅速发展,居民消费水平大幅提高,这为商业银行开办信用卡业务创造了有利的前提条件。由于信用卡业务不仅能为商业银行带来丰厚的客户资源,
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自二十世纪八十年代中期起,我国经济迅速发展,居民消费水平大幅提高,这为商业银行开办信用卡业务创造了有利的前提条件。由于信用卡业务不仅能为商业银行带来丰厚的客户资源,而且具有高收益性,因此,信用卡已经发展成为各家商业银行零售业务的核心产品。长期以来,我国商业银行主要是通过已往的信贷经验对信用卡信用风险进行评估与管理,以专业人员的主观判断为决策的依据,这种方法缺乏客观性和科学性。鉴于此,我国商业银行必须加快建立起以信用评分为手段的风险度量与管理体系,以满足信用卡业务经营与风险管理的要求。论文分析了商业银行信用卡业务的各种风险,认为信用风险是其面临的主要风险,并对信用风险成因进行了剖析。在对比国内外各种信用评分模型优缺点的基础上,选择以BP神经网络方法为建模的理论依据。结合我国信用卡信用风险管理中存在的问题以及目前市场上个人信用信息获得困难的实际情况,确立了信用评分指标体系,建立了基于BP神经网络方法的个人信用风险评估模型。论文对模型进行了实证分析,以我国数家商业银行登记的个人信用数据为输入,检验了模型的预测精度。最后论文对提高我国信用卡信用风险管理水平提出了几点改进建议。希望本文构建的BP神经网络模型能为我国信用卡业务信用风险管理提供一个实用的工具。
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