個人征信數據倉庫及信用評價模型研究.pdf

1、建立和健全個人征信體系是經濟發(fā)展的有力保障，有助于商業(yè)銀行防范信用風險，維護金融穩(wěn)定，優(yōu)化信貸資源配置，促進經濟可持續(xù)發(fā)展。隨著我國個人征信基礎數據庫逐步投入使用，數據存儲量的擴大及客戶需求的增加使得對數據庫系統(tǒng)安全性、可靠性、高效性及擴展性提出了更高的要求。數據倉庫強大的信息處理能力及內在的穩(wěn)定性，能夠對業(yè)務數據進行整合、加工和分析，滿足數據分析處理的需求，并根據對業(yè)務趨勢的分析提供決策支持。在數據倉庫基礎上實施數據挖掘技術，進行深度

2、數據挖掘及分析，對于減少金融交易中的信息不對稱，切實防范信貸風險，維護金融穩(wěn)定具有重要的現實意義。
　　 論文首先分析了數據倉庫及數據挖掘技術在國內外個人征信業(yè)務中的應用現狀，以個人征信、數據倉庫及數據挖掘理論為基礎，介紹我國個人征信基礎數據庫的建設現狀及建設目標，即：對個人征信基礎數據庫進行完善，建設數據倉庫，以便對數據進行更深入的分析，挖掘出更加有價值的個人信用信息，開發(fā)增值服務產品，實現更好的防范信用風險的作用。其次，在分

3、析個人征信基礎數據庫中數據的來源及特點的基礎上，結合個人征信業(yè)務需求，著重探討構建個人征信數據倉庫系統(tǒng)的總體結構設計、主題分析、邏輯模型、物理模型等設計，確定五大主題：即信用報告查詢主題、金融機構查詢主題、信貸發(fā)放情況主題、信貸未結清情況主題及異議管理主題，并圍繞各主題進行邏輯維度建模。并以信用報告查詢主題為例，建立個人信用評價指標體系，構建個人信用評價Logistic回歸模型、BP神經網絡模型和變權組合預測模型，并對模型進行比較和實證