關(guān)于某銀行借貸客戶群體分類的實證分析.pdf

1、銀行客戶向銀行提出貸款申請，銀行應(yīng)對不同的客戶群體進(jìn)行區(qū)別決策，其獲得的收益也有所不同，于是銀行的滿意程度也就不同。所以銀行要建立合適的信貸模型去評估借貸的風(fēng)險，充分了解其客戶群體的類型以及其借貸需求。本文主要是關(guān)于某銀行基本面信貸風(fēng)險定量的實證分析，文章基本上介紹了logistic regression模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用范圍、假設(shè)條件、應(yīng)用條件、模型的常見分類以及假設(shè)檢驗和回歸系數(shù)的解釋、模型參數(shù)的意義。本文案例敘述了12萬客戶

2、在某銀行的貸款記錄，通過建立logistic模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型觀察并去尋找符合銀行要求并需要貸款的潛在客戶群體。
　　本文從統(tǒng)計分析的角度，量化地分析了某銀行客戶群的分類。本文的結(jié)構(gòu)主要為四個部分。第一部分主要是關(guān)于本文研究的主要內(nèi)容、目的、意義以及國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述;第二部分是關(guān)于logistic模型理論的概括，介紹了logistic模型的基本原理、應(yīng)用范圍、分類、應(yīng)用和假設(shè)條件、數(shù)學(xué)模型以及參數(shù)估計和檢驗標(biāo)準(zhǔn)，模型解釋等;第三部分