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我的畢業(yè)論文開題報告
一、選題背景和意義
信用卡起源于美國。1915年,美國的一些百貨商店、飲食娛樂業(yè)、汽油公司向特定顧客發(fā)放一種金屬徽章作為信用籌碼,顧客可憑徽章在商店及其分號賒購商品,約期付款,這就是信用卡的雛形。上述籌碼在1950年演變?yōu)榫哂凶C明身份和支付功能的卡片,這是世界上第一張塑料卡。1951年,美國紐約弗蘭克林國民銀行發(fā)行了允許持卡人在規(guī)定的信用額度內在指定商戶消費的卡片,開始了銀行發(fā)行信用卡的歷史。20世紀70年代,美國的一些銀行發(fā)行了直接從客戶活期賬戶扣款、專供atm取款使用的借記卡,開始了銀行發(fā)行借記卡的歷史。
與國外相比,我國的信用卡業(yè)務起步較晚。信用卡在我國流通領域中出現(xiàn)始于八十年代初期。隨著改革開放,大批外國人士來華旅游或公干,傳統(tǒng)的現(xiàn)金結算方式無法滿足國外來賓的需要,中國銀行先后與國外七家信用卡公司簽訂了辦理這七家公司發(fā)行的七種國際主要信用卡的取現(xiàn)和直接購貨。1986年中國銀行又率先發(fā)行了中國第一張信用卡——人民幣長城卡。1988年又推出了中國第一張長城萬事達卡,1990年中國工商銀行和中國建設銀行也開始發(fā)行萬事達卡。1995年廣東發(fā)展銀行發(fā)行了我國第一張具有循環(huán)信用功能的信用卡。信用卡在中國從代理到發(fā)行,經(jīng)歷了大約XX年時間,從無到有,并逐漸成為一種重要的支付方式。
近年來,由于我國信用環(huán)境建設不完善,銀行與持卡人之間的信息不對稱、持卡人違約等問題日益突出,加之法律法規(guī)不健全,發(fā)卡機構在經(jīng)營和管理過程中風險控制乏力及銀行間的無序競爭,致使該業(yè)務存在的問題和風險逐步顯現(xiàn),突出表現(xiàn)在信用卡持卡人違約和欺詐行為出現(xiàn)攀升的勢頭。因此,商業(yè)銀行在大力拓展信用卡發(fā)卡過程中,必須對信用卡業(yè)務風險進行認真分析和研究,以便采取措施,這對于商業(yè)銀行防范和化解信用卡風險從而增加經(jīng)濟效益具有重要意義。
二、國內外研究現(xiàn)狀
信用風險分析是一個世界性問題,從60年代時候開始,美國、歐洲一些國家的學者已經(jīng)開始信用風險評價模型的研究,并逐步應用到銀行業(yè)的客戶信用評分與風險管理之中。這期間統(tǒng)計學和運籌學等定量分析工具被運用到信用評分領域,主要采用傳統(tǒng)的多元參數(shù)統(tǒng)計方法,包括多元判別分析法(mda)、logit模型(martin1997,ohlson1980)以及運籌學的線性規(guī)劃分析方法等。20世紀90年代興起以神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的非參數(shù)統(tǒng)計方法,并逐步應用到信用評分模型。包括多層感知器(mlp)、bp算法網(wǎng)絡、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(pnn)(ericandlong1995)、自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(som)(kiviluotoandbergius1997)、玻爾茲曼機神經(jīng)網(wǎng)絡(boltzmanmachine)(kryzanowsk,galler,wright1993)、遺傳算法以及多智能體系統(tǒng)等。
XX年1月,人民銀行的個人征信系統(tǒng)在全國正式運行,可以查詢到個人在商業(yè)銀行的借還款、信用卡、擔保等信用信息,以及相關的身份識別信息。我國絕大部分商業(yè)銀行已將查詢個人征信系統(tǒng)納入信貸管理流程。根據(jù)信用報告上的個人信息,在信貸審批和貸后管理時能夠甄別出高風險客戶群體,然后采取相應措施,降低風險損失。
目前,個人信用報告已成為商業(yè)銀行風險管理過程中的重要依據(jù)。但是,由于信用報告上的信息量大,審批人員做決策時需要一定的時間綜合考慮各類信息,同時審批工作難免存在一定的主觀性和片面性。為此,有必要根據(jù)個人信用報告開發(fā)征信局信用評分,為商業(yè)銀行提供決策支持,幫助其有效防范風險。
在美國,征信局信用評分主要由三大個人征信公司提供,分別是益百利(experian)、艾可飛(equifax)和美國環(huán)聯(lián)公司(transunion)。他們從各個銀行和信用卡公司獲取消費者的數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行匯總,按照規(guī)定的格式向外界提供個人信用報告,報告中有一項是個人信用評分,同時還提供信用等級并給出比例。這三家公司的評分都由評分科技公司fairisaac提供,稱作fico系列信用評分。
在國內,目前還沒有類似的全國性的征信局信用評分,只有地方性資信公司的信用評分。比如上海資信公司推出的個人信用評分體系設立了7個評分等級,從-600分到1700分將個人信用狀況詳細量化,從而評出g~a7個等級。深圳鵬元也于XX年推出了個人綜合信用風險評分——鵬元800。該信用評分體系共設6個等級,從320分~800分,每80分一級,每個分數(shù)對應一個違約概率,分數(shù)越高表示違約風險越低。
三、設計(論文)的主要研究內容及預期目標
通過信用評分的方法來分析個人客戶的信用狀況,可以增強個人信貸決策的科學性與公正性,并且提高個人信貸決策的效率。因此越來越多的數(shù)學方法被引入到了信用評分中,概括來看,主要分為統(tǒng)計和非統(tǒng)計兩大類。統(tǒng)計方法主要包括判別分析、回歸分析、分類樹和最近鄰法,非統(tǒng)計方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、專家系統(tǒng)和數(shù)學規(guī)劃方法。從發(fā)展過程來看,雖然統(tǒng)計方法應用最早并且現(xiàn)在仍然是非常重要的方法。但是采用傳統(tǒng)的評估方法對企業(yè)客戶進行信用評價時,判斷失誤的例子經(jīng)常發(fā)生,給信貸機構帶來巨大損失。而采用神經(jīng)網(wǎng)絡評價系統(tǒng)不僅評價結果具有較高的可信度,而且可以避免信貸分析人員的主觀好惡和人情關系造成的錯誤,它以客戶的信用資料為輸入,將實際的信用情況作為評價結果輸出。bp神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結構簡單,算法易于編程實現(xiàn);bp網(wǎng)絡用最小均方差學習方式,只要有足夠的隱層和隱結點,可以逼近任意的非線性映射關系;實證結果表明,在眾多建議型神經(jīng)網(wǎng)絡算法中,bp網(wǎng)絡具有很好的評估效果。
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