【摘 要】
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近些年随着我国国民收入的提高和城市居民消费习惯的转变,信用卡业务在中国得到了快速发展,为各个商业银行带来了丰厚的客户资源及可观的利润。信用卡在中国市场的竞争也日趋
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近些年随着我国国民收入的提高和城市居民消费习惯的转变,信用卡业务在中国得到了快速发展,为各个商业银行带来了丰厚的客户资源及可观的利润。信用卡在中国市场的竞争也日趋激烈,但是高度竞争使得各发卡银行对于审核申请信用卡的人之限制趋于宽松,忽略了风险的管理和控制。本文仅就信用卡风险管理的征信环节中对信用卡申请者的信用评分进行研究,使用SPSS的核心挖掘产品Clementine软件,按照其制定的关于数据挖掘技术的行业标准:CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining),即通过商业理解,数据理解,数据准备,建模,评估和结果发布六个步骤来建立评分模型。通过对数据进行探索性分析和预处理后,建立决策树、神经网络以及Logistic回归模型,然后从建模结果、预测精度、运行效率及理论四个角度进行比较分析。对比结果显示,Logistic回归模型是信用卡审批模型的较优模型,该模型的错误分类率最低,且训练集和测试集数据的误判率错误分类率相差不大,模型稳健性好,易于理解,效率高,有助于银行更加客观、一致、快速的对新申请人的信用卡申请做出判断,更好地推动银行信用卡业务的发展,提高银行风险防范的能力。
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