逻辑回归模型在小额信贷企业中风控环节的应用研究
发布时间：2021-05-19 23:38
本文以风险管理,信用风险管理,量化信用风险管理,量化信用风险管理中使用的逻辑回归模型,作为文章的主体逻辑脉络;以创昆公司作为小额信贷企业的典型代表。以利润为出发点,研究了量化信用风险管理工具-逻辑回归模型的应用,对于小额信贷企业的的经营结果的影响。本文框架包含绪论与文献综述,小额信贷企业介绍,风险管理的历史变革,和逻辑回归模型带来的影响,4个主要部分。首先,本文以《巴塞尔协议3》《企业风险管理框架》为指导,分析了小额信贷公司风险管理中面临的挑战-主要包括信用风险、市场风险、操作风险,并提出解决的建议-文化建设、风控管理体系建设、引入现代信用管理方法。接下来本文将焦点放在诸多风险中的信用风险,简述了信用风险管理工具的历史变迁-包括专家分析法、量化评分法、现代信用风险管理模型。然后借鉴信用风险量化工具中的逻辑回归模型,以数据为依托,搭建了逻辑回归模型测度信用风险,并分析了模型表现;本文分析的出发点与其他文献的差异在于,不再对模型本身进行深入分析,而是以模型的最终结果为分析目标。最后进一步深入,分析了以逻辑回归函数作为输出层激活函数的神经网络模型,在量化信用风险中的表现,以实现更好的效果。文...
【文章来源】：首都经济贸易大学北京市
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究的意义和方法
1.1.1 研究的意义
1.1.2 研究的方法
1.2 研究的内容
1.2.1 论文结构图
1.2.2 各章节内容简述
1.3 研究的背景
1.3.1 法律环境
1.3.2 市场环境
第2章 文献综述
2.1 小额信贷风险管理的文献综述
2.2 小额信贷信用风险管理的文献综述
2.3 逻辑回归应用于信用风险分析的文献综述
第3章 小额信贷企业介绍
3.1 组织架构&业务流程&产品介绍
3.1.1 组织架构
3.1.2 业务流程
3.1.3 产品介绍
3.2 客户信用资质审核流程&大纲简介
3.2.1 客户信用资质审核流程
3.2.2 信用资质审核大纲简介
3.3 小额信贷企业产品的盈利模式介绍
3.3.1 产品的成本
3.3.2 产品的收入
3.3.3 产品的利润
第4章 小额信贷企业的风险管理分析
4.1 风险管理的相关定义
4.2 小额信贷行业存在的风险
4.3 小额信贷企业面临风险的建议
第5章 小额信贷企业的信用风险管理分析
5.1 信用风险的相关定义
5.1.1 信用风险管理的历史变革
5.1.2 现代信用风险度量模型简述
5.2 对小额信贷企业信用风险管理的建议
第6章 小额信贷企业客户群信用风险度量
6.1 机器学习&逻辑回归简介
6.2 模型目标与样本选取
6.2.1 模型目标
6.2.2 样本选取
6.3 模型的变量
6.3.1 变量的选取
6.3.2 变量的处理
6.4 模型的构建过程
6.5 模型的结果
6.5.1 模型测试集的结果列示
6.5.2 模型参数的解释
6.5.3 模型的应用价值
6.6 深度学习的初步尝试
6.6.1 神经网络模型的简述
6.6.2 本节神经网络模型的结构
6.6.3 本节模型的结果
结论
参考文献
附录 神经网络测试代码
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国互联网金融信用风险测量与防范[J]. 李冬,杨峙林. 征信. 2017(11)
[2]信用卡发放管理与风险防范机制问题探讨[J]. 张诗华. 中国国际财经(中英文). 2017(21)
[3]基于信用利差与Logistic回归的公司违约概率测算模型与实证研究[J]. 曹勇,李孟刚,李刚,洪雅惠. 运筹与管理. 2016(06)
[4]互联网金融风险及风险管理对策探讨[J]. 华勇. 商场现代化. 2016(29)
[5]我国信用风险缓释技术研究[J]. 王晶晶,王俊巍. 全国商情. 2016(26)
[6]基于Logistic回归模型的P2P网贷平台新进借款人信用风险研究[J]. 董梁,胡明雅. 江苏科技大学学报(社会科学版). 2016(03)
[7]银行全面风险管理重要性探究[J]. 刘鑫. 全国商情. 2016(25)
[8]大数据在银行信用风险管理中的应用[J]. 庞淑娟. 征信. 2015(03)
[9]互联网信贷、信用风险管理与征信[J]. 中国人民银行征信中心与金融研究所联合课题组,纪志宏,王晓明,曹凝蓉,金中夏,伍旭川,黄余送,张晓艳. 金融研究. 2014(10)
[10]论我国互联网金融市场信用风险管理体系的构建[J]. 陈秀梅. 宏观经济研究. 2014(10)
硕士论文
[1]网络金融背景下商业银行风险管理研究[D]. 刘静.对外经济贸易大学 2017
[2]基于Logistic回归模型的P2P网络借贷平台借款人信用风险评估研究[D]. 喻光丽.兰州大学 2017
[3]基于Logistic模型的我国P2P网贷信用风险识别研究[D]. 王圆圆.东华大学 2017
[4]我国P2P网络借贷行业风险管理研究[D]. 王泳.暨南大学 2016
[5]我国商业银行信用风险管理优化研究[D]. 赵东旭.首都经济贸易大学 2016
[6]基于e租宝案例的P2P平台风险管理问题研究[D]. 陈巧灵.西南财经大学 2016
[7]新监管框架下的P2P风险管理研究[D]. 杨健.西南财经大学 2016
[8]基于Logistic回归模型的P2P网贷平台借款人信用风险评估[D]. 王梦佳.北京外国语大学 2015
[9]大数据时代的P2P网贷风险管理研究[D]. 陶志刚.南京师范大学 2015
[10]P2P网贷业务信用风险控制与相关监管建议[D]. 钟凡.对外经济贸易大学 2014
本文编号：3196645
【文章来源】：首都经济贸易大学北京市
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究的意义和方法
1.1.1 研究的意义
1.1.2 研究的方法
1.2 研究的内容
1.2.1 论文结构图
1.2.2 各章节内容简述
1.3 研究的背景
1.3.1 法律环境
1.3.2 市场环境
第2章 文献综述
2.1 小额信贷风险管理的文献综述
2.2 小额信贷信用风险管理的文献综述
2.3 逻辑回归应用于信用风险分析的文献综述
第3章 小额信贷企业介绍
3.1 组织架构&业务流程&产品介绍
3.1.1 组织架构
3.1.2 业务流程
3.1.3 产品介绍
3.2 客户信用资质审核流程&大纲简介
3.2.1 客户信用资质审核流程
3.2.2 信用资质审核大纲简介
3.3 小额信贷企业产品的盈利模式介绍
3.3.1 产品的成本
3.3.2 产品的收入
3.3.3 产品的利润
第4章 小额信贷企业的风险管理分析
4.1 风险管理的相关定义
4.2 小额信贷行业存在的风险
4.3 小额信贷企业面临风险的建议
第5章 小额信贷企业的信用风险管理分析
5.1 信用风险的相关定义
5.1.1 信用风险管理的历史变革
5.1.2 现代信用风险度量模型简述
5.2 对小额信贷企业信用风险管理的建议
第6章 小额信贷企业客户群信用风险度量
6.1 机器学习&逻辑回归简介
6.2 模型目标与样本选取
6.2.1 模型目标
6.2.2 样本选取
6.3 模型的变量
6.3.1 变量的选取
6.3.2 变量的处理
6.4 模型的构建过程
6.5 模型的结果
6.5.1 模型测试集的结果列示
6.5.2 模型参数的解释
6.5.3 模型的应用价值
6.6 深度学习的初步尝试
6.6.1 神经网络模型的简述
6.6.2 本节神经网络模型的结构
6.6.3 本节模型的结果
结论
参考文献
附录 神经网络测试代码
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国互联网金融信用风险测量与防范[J]. 李冬,杨峙林. 征信. 2017(11)
[2]信用卡发放管理与风险防范机制问题探讨[J]. 张诗华. 中国国际财经(中英文). 2017(21)
[3]基于信用利差与Logistic回归的公司违约概率测算模型与实证研究[J]. 曹勇,李孟刚,李刚,洪雅惠. 运筹与管理. 2016(06)
[4]互联网金融风险及风险管理对策探讨[J]. 华勇. 商场现代化. 2016(29)
[5]我国信用风险缓释技术研究[J]. 王晶晶,王俊巍. 全国商情. 2016(26)
[6]基于Logistic回归模型的P2P网贷平台新进借款人信用风险研究[J]. 董梁,胡明雅. 江苏科技大学学报(社会科学版). 2016(03)
[7]银行全面风险管理重要性探究[J]. 刘鑫. 全国商情. 2016(25)
[8]大数据在银行信用风险管理中的应用[J]. 庞淑娟. 征信. 2015(03)
[9]互联网信贷、信用风险管理与征信[J]. 中国人民银行征信中心与金融研究所联合课题组,纪志宏,王晓明,曹凝蓉,金中夏,伍旭川,黄余送,张晓艳. 金融研究. 2014(10)
[10]论我国互联网金融市场信用风险管理体系的构建[J]. 陈秀梅. 宏观经济研究. 2014(10)
硕士论文
[1]网络金融背景下商业银行风险管理研究[D]. 刘静.对外经济贸易大学 2017
[2]基于Logistic回归模型的P2P网络借贷平台借款人信用风险评估研究[D]. 喻光丽.兰州大学 2017
[3]基于Logistic模型的我国P2P网贷信用风险识别研究[D]. 王圆圆.东华大学 2017
[4]我国P2P网络借贷行业风险管理研究[D]. 王泳.暨南大学 2016
[5]我国商业银行信用风险管理优化研究[D]. 赵东旭.首都经济贸易大学 2016
[6]基于e租宝案例的P2P平台风险管理问题研究[D]. 陈巧灵.西南财经大学 2016
[7]新监管框架下的P2P风险管理研究[D]. 杨健.西南财经大学 2016
[8]基于Logistic回归模型的P2P网贷平台借款人信用风险评估[D]. 王梦佳.北京外国语大学 2015
[9]大数据时代的P2P网贷风险管理研究[D]. 陶志刚.南京师范大学 2015
[10]P2P网贷业务信用风险控制与相关监管建议[D]. 钟凡.对外经济贸易大学 2014
本文编号：3196645
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