發(fā)布時間：2020-07-01 01:46

【摘要】：隨著中國社會主義市場經(jīng)濟體制改革,金融市場的競爭也日趨激烈。銀行經(jīng)營模式逐漸更新和完善,使得銀行中個人信用貸款業(yè)務(wù)水平的差異也逐漸減小,小型貸款公司和貸款app等的介入,使得金融市場中的金融部門之一,銀行的業(yè)務(wù)出現(xiàn)了個體流失的情況�，F(xiàn)如今,個人信用貸款客戶流失預(yù)警及客戶挽留已經(jīng)成為一項重要的研究課題,對于銀行未來的業(yè)務(wù)發(fā)展至關(guān)重要。本文選用了商業(yè)銀行的80000名個人信用貸款客戶真實數(shù)據(jù)進行建模分析。在構(gòu)造客戶畫像體系時,首先把訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與驗證數(shù)據(jù)集合并,進行變量選取、數(shù)據(jù)正態(tài)化轉(zhuǎn)換、變量聚類以及因子旋轉(zhuǎn),然后以K均值聚類法構(gòu)建客戶畫像體系。最后得到聚類出六個類別的結(jié)果,描述評價各類別的屬性特征,提出相應(yīng)的挽留策略建議。接下來進行個人信用貸款客戶流失預(yù)警建模,在進行預(yù)測建模前,進行變量選取、過度抽樣、相關(guān)性檢驗以及變量聚類步驟。得到預(yù)測模型后,用驗證數(shù)據(jù)集進行檢測,根據(jù)模型自身以及經(jīng)過測試后的ROC曲線下面積來判斷預(yù)測效果是否明顯。本文設(shè)置全部的數(shù)據(jù)都取自客戶結(jié)清個人信用貸款之前,觀測窗口期為6個月,客戶流失的判斷標準為變量bad_good為1(即個人信用貸款客戶流失),然后對80000個商業(yè)銀行原始客戶數(shù)據(jù)進行清洗,625個變量進行降維處理,篩選后最終留下16個變量。然后分別運用Logistic回歸、決策樹、隨機森林三種方法來對降維后的數(shù)據(jù)建模,并對建模的結(jié)果進行比較分析,找出預(yù)測效果好且穩(wěn)定的預(yù)測模型。本文系統(tǒng)性地對銀行個人信用貸款客戶進行了分類,構(gòu)造了個人信用貸款流失客戶畫像體系,然后進行客戶流失預(yù)警建模,可以有效地分類個人信用貸款客戶,輔助銀行預(yù)防個人信用貸款客戶的流失,提高銀行的業(yè)務(wù)競爭能力,幫助銀行未來的可持續(xù)發(fā)展。
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：C81

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本文編號：2736118