支持向量机模型在银行客户流失预测中的应用研究

本文结合某商业银行客户流失样本数据探讨利用支持向量机模型(SVM)进行客户流失预测。结果表明,由于商业银行客户流失数据呈现出典型的不平衡特征,直接采用统计预测方法和传统的分类方法预测精度较差,而随机抽样法能通过改变数据集分布从而减小数据的不平衡性。因此,本文利用随机抽样法对支持向量机模型进行改进,并与Logistic回归模型预测效果进行比较,结果发现选取该方法能有效提升模型预测精度,且预测效果优于Logistic回归模型,能较为准确地预测,对于商业银行加强客户管理、提升核心竞争力具有重要的意义。     

商业银行客户流失的影响因素——基于生存分析方法的研究

本文基于生存分析方法,以某商业银行一年内客户流失数据为研究样本,对筛选出的12个可能对客户流失产生重要影响的预测变量进行分析,结果表明:7个因素对银行客户流失有显著影响,其中每月平均存现、每月平均消费、最高存款余额、账户类型、每月平均交易、对促销反应与客户流失负相关,交易最大间隔与客户流失正相关,意味着客户主动进行的两笔交易时间间隔越长,客户的流失可能越大。银行应密切关注这些预测因素的变化,避免造成损失。银行可以应用Cox模型预测在未来某时点的客户流失情况,提前采取有效的应对措施。     

我国商业银行信用卡客户流失实证研究

本文论证了实现客户流失管理的基本条件,运用逻辑回归方法识别国内商业银行信用卡客户流失的行为特征,提出了预测信用卡客户流失的行为模型,发现影响客户流失行为的敏感性指标,提出在当前竞争激烈的国内信用卡市场中商业银行管理层着手信用卡客户流失管理的切入点.本文主要结论是:根据预示客户流失行为的若干指标和分析结果,要从信用卡客户定位、交叉销售、多渠道服务以及提高信用卡客户退出成本等多方面构建信用卡客户保留策略.     

基于数据挖掘关于通信行业客户的研究

简单的客户流失预测并不能减少客户的流失,要降低客户流失率,关键在于对流失客户的挽留。本文基于数据挖掘技术,建立了客户流失预测模型和挽留策略制定模型,针对不同流失客户提出相对应的挽留建议。期望对通信行业的客户挽留问题有实用价值。     

基于多源数据融合的汽车金融贷后风险管理

为了降低汽车金融公司发放贷后的信用风险,文章提出了一种融合客户静态信息和动态驾驶行为的风险管理模型。该模型的目标是通过预测客户逾期天数来实现对客户的分类分级管理,重点设计了基于GPS轨迹的特征挖掘和变量衍生,并通过转移矩阵完成了客户标签定义,最后通过XGBoost算法构建模型。实验结果表明,文章提出的贷后风险管理模型能够取得良好的预测效果。     

证券期货业终端安全管控新思路

在互联网金融、大数据浪潮以及业务转型压力的推动下,证券行业的信息化建设挑战与机遇并重。本刊编辑从证券行业终端安全管控和客户流失模型应用两个维度,组织相关文章。与同业者分享。     

向量自回归模型对宏观经济变量的预测能力比较研究——以意大利GDP增长和CPI为例

分别利用包含不同预测变量且不同期限的双变量和三变量向量自回归模型(VAR)对意大利1992年至2006年间的真实GDP增长率和1980至2006年间的通货膨胀率进行了滚动模拟预测。从实证结果看,对上述宏观经济变量的预测,不同变量的预测能力随模型期限及结构变化而表现出明显差异,因而无法判断哪个(类)变量用于预测时将具有显著优势。研究还发现,如自回归模型(AR)等简单的时间序列模型,整体上较之相对更复杂的模型提供了更准确的预测信息。     

基于机器学习的客户资产配置决策偏好预测研究

资产配置决策偏好的准确预测有助于提升客户决策效率和满意度,降低金融机构的人力成本。通过构建基于机器学习客户资产配置决策偏好模型,设定输入变量为人口统计变量、家庭经济情况、个性心理特征和风险态度等四大类,输出变量为客户资产配置决策偏好选择,运用决策树和支持向量机等机器学习算法预测客户的资产配置决策偏好,并与传统预测方法进行比较。研究结果表明,机器学习算法能够在一定程度上预测客户的资产配置决策偏好,且其性能相较于传统预测方法更为有效。     

信用卡客户流失的新模型

随着国内信用卡行业的发展,行业内的竞争压力与日俱增,信用风险的管理和客户特征的研究也就显得越来越重要。在众多科学家对岭回归理论深入研究和发展的基础上,结合Vapnik的结构风险最小化理论,建立了一种新的统计预测模型。本文基于这两个理论,将模型很好地应用在客户流失的预测上,并且对模型的结果做了进一步的检验。     

Empirical Research on Debt Maturity Structure and Governance Efficiency in Automotive Listed Companies

采用分量回归模型,以2006~2009年间沪深两市汽车行业上市公司的面板数据为样本,选取核心资产收益率、总资产收益率、净资产收益率、市账比和每股净资产为度量公司治理效率的替代变量,考察债务期限结构对公司治理效率的影响。实证结果显示,债务期限结构对核心资产收益率、净资产收益率和每股净资产具有显著的负向影响,表明长期债务的使用比例显著影响公司治理效率。     

洞察数据规律启迪银行智慧

李炅宇：民生银行高端客户流失风险预测研究项目从方法论、流程框架、理论模型、实证分析等方面入手，为民生银行提出了一套完整的解决方案。     

证券分析师与统计模型对盈余预测的准确性比较及两者的改进模型

本文使用2009年1月至2010年3月99家券商对我国上市公司作出的每股盈余预测数据,考察了证券分析师对于统计模型的相对准确性及其改进模型的准确性。研究表明,我国的证券分析师预测同以年度数据为基础的年度统计模型相比具有显著优势,同以季度数据为基础的季度统计模型相比也具有显著优势,只是优势相对较小。在考察改进模型与证券分析师预测的相对准确性时,我们发现以季度统计模型和证券分析师预测为基础的改进模型战胜了证券分析师预测,而以年度统计模型和证券分析师预测为基础的改进模型的准确性则依旧小于证券分析师的预测。     

我国广义货币供应量M2的回归模型与预测

货币供应量是货币政策工具重要的中介变量。该文通过分解我国货币供应量的诸多宏观影响因素,尝试建立一个较为完整的货币供应量多变量回归模型,揭示宏观经济变量对货币供应量的影响程度,并运用该模型对货币供应量的短期变化进行预测,以期为把握宏观经济形势、理解货币政策变化及预判金融市场走势提供参考依据。检验结果表明,该模型对货币供应量的预测比较符合实际情况。     

今年首次经纪人资格考揭晓

经中国保监会批准,中国太平洋保险公司已于近日将其人市购买证券投资基金的资金比例,从去年末总资产的5％一跃提升到15％,这一较高的人市比例在目前国内保险公司中尚属首家。     

美国商业银行的业务结构:历程与现状

资产：证券——〉贷款 1945年，美国商业银行总资产中政府债券（包括国库券和机构债券）所占比例高达64．3％，而2005年底，这一比例降至了15．3％。而与此形成鲜明对照的是，贷款在银行总资产中所占比重则从1945年的17.8％上升到了2005年的70.6％（图1）。证券市场的发展，并没有使证券资产成为银行资产的主要形式。即使是在允许银行购买股票的德国、瑞士、日本等国，商业银行所持有的股票占总资产的比重，也不超过5％。每一种机构都需要充分发挥自己的比较优势，而商业银行的比较优势不在于证券投资，而在于贷款，而且随着证券市场的发展，商业银行的这种比较优势变得更加明显了，也体现得更加充分了。     

证券信用交易及其对资本市场的影响

<正>一、证券信用交易及其历史回顾证券信用交易是与证券现货交易相对应的一种交易形式,是指交易客户在买卖证券时,只支付一定比例的现金或证券,其差额部分通过借贷来补足的一种交易形式。按照借贷形式的不同,证券信用交易主要分为融资和融券。融资是借钱买证券,即客户借款购买证     

主成份分析法在经营效益评价中的应用

目前,衡量一个证券营业部门是否成功的标准已不再仅仅是利润率和市场份额,而是该证券营业部门中的资产增长率、客户数增长率、客户保持率、资产周转率、资产、成交金额、营业收入利润及客户资产的收益等项指标.众多的经营指标对我们综合评价其经营效益带来一定的困难,而数据仓库的建立以及数理统计方法中强大的分析和预测功能为此提供了有力支持,可使证券营业部门更加及时、准确地掌握自身的营业状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要信息.又可根据股市行情走势、上市公司的资料以及宏观、微观经济数据模型对市场进行预测,为证券经营者的经营管理提供合理的建议和帮助.     

高级管理层激励与上市公司经营绩效相关性的实证分析

本文采用经典回归分析技术与现代模型影响评价理论 ,对我国上市公司高级管理人员的薪酬、持股等激励手段与企业经营绩效之间的相关性进行了建模实证分析 ,克服了文献研究中只进行传统建模而不进行模型稳健分析的缺陷。主要结论是 :(1)高级管理人员的人均年度薪金报酬的对数LnAP关于解释变量每股收益、国有股控股比例、高级管理层总体持股比例及公司总股本的对数的回归呈现多元线性关系。 (2 )LnAP与公司经营绩效变量EPS及公司规模变量LnSIZE之间呈现较显著的、稳定的正相关关系。 (3)LnAP与高管持股比例变量MSR之间虽然呈现正相关关系 ,但这种正相关关系的显著性对异常值较为敏感 ,容易受强影响点及高杠杆点等的影响 ,表现出不稳定性。 (4)LnAP与国有股控股比例变量FST之间存在较弱的负相关关系 ,并且这种负相关性对异常值更加敏感 ,更易受强影响点的影响。这些结果与国外相关的计量分析结果基本一致 ,与国内相关研究结论有一定差异     

个人信贷审批收入支出比信用评价模型探析

银行个人信贷审批人员通常采用收入支出比作为审批标准.本文结合审批经验分析了影响客户收入、支出的因素,将这些因素作为Logistic:回归模型的预测自变量,建立收入支出比客户信用评价模型.应用该模型可得出客户违约可能性的预测值,辅助个人信贷审批人员进行审批决策.     

基于逻辑回归的企业大额可疑外汇资金交易识别模型

本文根据逻辑回归原理与数据挖掘技术,建立了企业大额可疑外汇资金交易识别模型,用于分析银行企业客户洗钱的概率及洗钱事件发生的可能性。本文的目的是通过对具有洗钱嫌疑的银行企业客户进行识别和预测,为银行反洗钱技术提供参考。