移動網絡運營商用戶信用評分研究.pdf

1、目前，企業(yè)內部管理最重要的就是信用的管理與控制。因此，對于移動運營商而言，需要對其用戶的信用進行必要的風險分析與評估。本文將對中國某市移動網絡運營商的用戶進行信用評分研究，以圖利用評分卡，對用戶進行科學的風險管控，加強運營商在規(guī)避信用風險方面的能力。最終為中國該行業(yè)提供開展風險管理與控制的借鑒。
　　論文首先簡單論述了文章的研究背景、國內外研究現(xiàn)狀、研究意義與方法、論文架構。其次，敘述了信用的概念、客戶信用評價理論的5C原則及信用

2、評價相關內容。然后詳細介紹了用于選取指標的隨機森林算法、有指導的連續(xù)型指標離散方法以及信用評分模型中比較常用的兩個模型包括邏輯回歸模型與Fisher判別分析模型。最后利用移動運營商數(shù)據，通過綜合考慮客戶違約情況、客戶個人資料及信用消費信息等多種因素，在大量數(shù)據篩選預處理的基礎上，進行了實證分析。
　　在實證階段，由于指標過多，本文利用R語言建立隨機森林完成了指標的選取工作。同時由于指標中有連續(xù)型屬性，因此要對指標進行離散化。本文利

3、用了有指導的連續(xù)型屬性離散化方法—熵值與MDLP準則，該方法是目前最好的離散化方法之一。而且有學者研究表明該方法可以提高所建模型的精度。最后利用SPSS進行了Fisher判別分析模型與邏輯回歸模型的建立，在建立邏輯回歸模型前建立了虛擬變量。后者的正確率達到95％以上。由于邏輯回歸模型精確度較高，因此將邏輯回歸模型確定為最終的移動用戶信用評分模型。通過檢驗分析，發(fā)現(xiàn)它的區(qū)分度達到了讓人滿意的要求，這說明此模型具有比較好的應用價值。然后依據