基于決策樹(shù)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究.pdf

1、信用風(fēng)險(xiǎn)是金融領(lǐng)域的重要研究課題，加強(qiáng)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理既是完善社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的客觀(guān)要求，也是與國(guó)際接軌，應(yīng)對(duì)新巴塞爾資本協(xié)議的現(xiàn)實(shí)要求。近年來(lái)，隨著信用經(jīng)濟(jì)規(guī)模的不斷擴(kuò)大、信用衍生工具的大量使用，尤其是去年全球金融危機(jī)的爆發(fā)，信用風(fēng)險(xiǎn)再一次成為國(guó)際學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。
　　 本文采用規(guī)范研究與實(shí)證研究相結(jié)合的方法對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理中最為重要的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法進(jìn)行了深入研究。分析了不同信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的特點(diǎn)，指出了現(xiàn)有評(píng)估模型的缺

2、陷，提出了用數(shù)據(jù)挖掘中決策樹(shù)技術(shù)建立信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的基本思想。主要研究成果概括為：
　　 第一，針對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)研究中財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的連續(xù)性特征，首先證明了關(guān)于以正規(guī)增益為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的切點(diǎn)與邊界點(diǎn)屬性值關(guān)系的定理，并以此為基礎(chǔ)提出了基于邊界點(diǎn)屬性值合并和不一致度檢驗(yàn)的離散化算法。該方法打破了傳統(tǒng)連續(xù)屬性離散化遍歷搜索的思路，在保證效率的基礎(chǔ)上顯著提高了離散效果。
　　 第二，分析了傳統(tǒng)決策樹(shù)方法在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中存在的局限，提出了組

3、合優(yōu)化和多層解析兩種全新的決策樹(shù)算法。前者從數(shù)據(jù)的離散化，降維，和屬性選擇方面有效的解決了處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)的效率與精度之間的矛盾。后者則運(yùn)用分解預(yù)測(cè)的多分類(lèi)器思想，解決了多類(lèi)別間數(shù)據(jù)疊加造成的噪音放大問(wèn)題，分類(lèi)效果和效率較普通方法有了極大的提高。
　　 第三，基于我國(guó)上市公司的二分類(lèi)和多分類(lèi)樣本，以及德國(guó)個(gè)人信用數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建了基于組合優(yōu)化以及多層解析決策樹(shù)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并給出了可供實(shí)際操作的算法程序。通過(guò)與其他模型