【摘 要】
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信用风险是银行最重要的风险之一,有效的控制信用风险能降低银行的不良率和提高银行信贷资产质量。传统的数据分析方法在面对急增的数据量时效率低下,分析得出的结果误差大,
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信用风险是银行最重要的风险之一,有效的控制信用风险能降低银行的不良率和提高银行信贷资产质量。传统的数据分析方法在面对急增的数据量时效率低下,分析得出的结果误差大,存在技术缺陷,基于此,本文在大数据技术决策树分析方法的基础上研究农村金融机构信用风险的影响因素,建立客户信用风险等级模型。本文首先对贵州农村金融机构信用风险形成原因进行了分析,由于金融机构与客户之间存在信息不对称性、信用环境不完善、贷款行业比较集中和内控机制不健全等原因,导致信用风险持续攀升,而目前存在的信用风险管理流程是以客户的一些基本指标来作为判定标准,数据来源不统一和人员操作等因素,会使信用风险的等级评定不真实,因此本文采用数据挖掘技术,挖掘客户深层次数据之间的内在联系。本文主要是应用SPSS modeler工具对贵州农村信用社某农商行的个人信用贷款数据分析,并采用大数据技术里面的分类回归树方法,对其进行建模分析得出客户信用等级,结论得出影响个人客户信用等级的影响因素主要有贷款余额,客户类型,授信额度,家庭人口数。最后论文在以上研究的基础上提出了降低信用风险的相关建议和对大数据应用方面的展望。
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