基于粕糙集方法在信用评估中的应用探析

信用评级是银行降低贷款风险的一个重要手段，但银行对客户的信用等级进行评估过程中面临的问题是怎样在繁杂的指标体系中筛选出重要指标。本文将粗糙集理论应用到客户信用评估中来解决该问题，实例证明该方法能够约简指标体系中一半以上的指标而且评估效果较好，从而提高了评估效率。     

企业客户信用评估指标体系构建及应用

客户信用评估和授信是企业客户信用管理的关键环节。本文从客户核心能力和客户与本企业的合作关系两个大的方面入手,逐步细化,建立了一套相对完整的客户信用评估指标体系,并在此基础上阐述了该指标体系的具体应用程序和方法。     

投资视野下企业赊销信用决策分析

企业赊销信用决策是企业赊销管理必须妥善解决的重要问题乏一.论文认为赊销信用是企业将商品资金投资于客户,以取得收益的一种投资理财方式.本文从投资的角度,建立了赊销信用决策分析指标体系,以实际应用数据为例,阐述了企业赊销信用投资的涵义、特点、指标体系及各项指标之间的相互关系,从而提高了决策分析的科学性、客观性、准确性及可操作性.     

移动商务环境下商业银行移动支付接纳客户信用评价

论文首先通过文献综述和专家咨询方法建立了商业银行移动支付接纳客户信用多维多层的评价指标体系。其次,利用网络层次分析法和模糊综合评价理论构建商业银行移动商务接纳客户信用评价模型,强调了信用评价指标间的相互影响;最后,利用案例银行移动支付接纳客户进行实证研究,研究结果表明本文建立的组合模型具有一定的可行性。     

有关非银行金融机构信用风险分析法的研究

自20世纪30年代以来,许多信用风险的分析方法被应用到银行机构的信用风险分析及信用评级中,而在非银行机构的信用风险分析领域,国内却鲜有学者进行探讨。基于此,我们对国内的非银行金融机构信用风险方法作了初步的探索,特别是给出了证券类金融机构的信用风险分析详细的指标体系及评价模型。该指标体系将对商业银行进行证券类客户信用评级起到一定的参考作用。     

基于质量屋模型的供应链金融融资信用评价

在如今的供应链金融业务中,如何更加主动地掌握信息,批量识别优质小企业客户群体,是银行面临的机遇与挑战。为帮助银行作出合理的信贷决策,本文从核心企业入手,首先抓住供应链中的"信息流"。其次,基于能够实现"银行驱动的信用需求"的质量屋模型,提出了简便易行的信用评价体系。并由此给出各评价指标的重要度及排序,进而根据得到的中小企业融资信用评价决定是否贷款、贷款额度等。最后提出了以下有关银行信用管理的对策与建议:积极应对互联网金融,通过核心企业掌握其上下游信息,批量识别并评估中小企业;逐步加强信用文化建设,营造全民信用常态,从根本上解决信用问题;各银行之间求同存异,根据自身的特点走差异化发展道路。     

投资视野下企业赊销信用决策分析

企业赊销信用决策是企业赊销管理必须妥善解决的重要问题之一。论文认为赊销信用是企业将商品资金投资于客户,以取得收益的一种投资理财方式。本文从投资的角度,建立了赊销信用决策分析指标体系,以实际应用数据为例,阐述了企业赊销信用投资的涵义、特点、指标体系及各项指标之间的相互关系,从而提高了决策分析的科学性、客观性、准确性及可操作性。     

试论发展银行的中间业务

中间业务是银行在办理信用业务基础上,为满足客户的多种金融服务需求,为客户办理的各种非信用形式的委托性业务或代理业务.人们对中间业务所下定义表述不尽相同,但有两点必须明确,第一,中间业务中银行与客户之间没有债权债务关系;第二,中间业务是没有固定界限的,凡是客户委托银行办理,而银行又可以办得到的业务,都可以界定在中间业务范围内.     

基于FAHP的个人综合授信业务客户信用评级

近年来,商业银行中基于信用评估的个人综合授信业务由于具有一次办理,循环使用,随用随借,利率优惠等优点而越来越受到广大客户的青睐,而这一信贷产品更加突出了信用的重要作用。通过结合当前的现实状况和现实环境,分析设置了个人综合授信客户信用评级指标体系,运用模糊层次分析法（FAHP）,对客户的信用进行定量的多因素综合评价,并用此模型进行了实例研究,为个人综合授信业务客户信用评级提供一套科学可行的方法。     

给失信者戴上紧箍咒——青岛启用个人信用信息数据库

前不久．青岛一家商业银行在为 一名客户办理个人住房贷款时,通过 查询个人信用信息基础数据库发现． 该客户在个人征信系统中有不良信用 记录．这个客户信用报告显示:此人在 其它银行办理的信用卡有多次未按时 还款记录。鉴于该客户在个人征信系 统中的不良记录．这家银行做出了拒 贷决定。     

网络域名价值评估指标体系设计

在网络域名价值的评估中,评估指标体系是一个核心问题。网络域名价值评估包括维持域名运营的费用、客户基础、域名的有效性、企业商业价值、基于客户基础的经营业绩等方面,本文拟对这些指标的具体内容做详细的分析和解释。     

多级模糊综合评判模型在电力客户信用评价中的应用

电力企业客户的信用评价是市场研究的一个关键内容,电力客户的信用高低直接影响了电力公司的正常运营。在建立起电力企业客户信用评价指标体系的基础上,运用多级模糊综合评判的方法,对各参评公司客户信用进行了评价与比较,并依据评价结果进行排序,证实了该方法的现实可行性。     

网络域名价值评估指标体系设计

在网络域名价值的评估中，评估指标体系是一个核心问题。网络域名价值评估包括维持域名运营的费用、客户基础、域名的有效性、企业商业价值、基于客户基础的经营业绩等方面，本文拟对这些指标的具体内容做详细的分析和解释。     

从信用建设看互联网金融的商业模式与价值创造

信用是金融的基础.虽然银行等传统金融机构以往的价值主要根植于其自身信用建设,但将来无论银行还是互联网金融均会更多地以帮助客户提升信用价值方面的能力为基础.而他们的客户,随着社会富裕程度的提升,也终将意识到信用是有价值的.这不仅因为信用可以帮助其降低交易成本和获得融资,而且还具有社交价值实现的作用.     

基于熵的模糊综合评价在客户信用体系上的应用

考虑到客户信用体系已成为企业控制信用风险,提高自身竞争实力的管理问题。本文通过对中小型企业的调研分析,设计了一套适合中小型企业的信用评价体系,并将熵权理论应用于模糊综合评价的信用评价方法中,对各指标体系进行了评价和评价结果分析。该模型比传统的评价模型更具有客观性,实践结果符合实际,具有可行性,可以为企业客户信用评价提供参考。     

数据挖掘技术在银行信贷中的应用

<正>一引言众所周知,商业银行的生存和发展,必须以取得利润为前提。现阶段,贷款利息收入对国内银行的利润起着决定性作用。但是,国内信用体系的基本框架和运行机制的建立还需要较长的时间,因此,建立以信用信息征集、信用状况调查、信用评估、信用自律和失信惩戒为主要内容的外部信用制度就显得尤为重要。本文引入数据挖掘技术,通过决策树C5.0算法,挖掘银行信贷数据中存在的相关规则和关联,评估客户信用等级,以便更好地为金融机构服务。     

基于单位BP神经网络算法的数据挖掘技术在电力客户信用等级评价中的应用研究

电力客户信用管理和信用评价，已经成为电力企业的一种经营工具和手段。本文结合数据挖掘技术在信用评价中的应用优势，以数据挖掘的通用模型CRISP—DM为基础，建立了电力客户信用评价的过程标准，构建了电力客户信用评价指标体系，应用单位BP神经网络算法构造了电力客户信用模型，并对该模型进行了实例分析，从而将电力客户信用分为5个等级。     

数据挖掘技术在信用风险评估中的应用

信用风险是金融市场中最古老,也是最重要的风险形式之一,它是现代经济体(特别是金融机构)所面临的主要风险。对于微观层次的信用风险评估来说,一个非常重要的问题就是指标的选择。指标选择的好坏直接影响到风险评估的准确性,为此文章提出使用数据挖掘技术选择信用风险评估相关指标,给出了指标选择算法,最后使用银行数据做了实证分析,验证了算法的有效性。     

基于BP-Adaboost算法的银行个人信贷评估

对银行来说,客户的信用直接影响其收益,如果客户大量违约,银行将面临很大的坏账损失;如果能在贷款之前就识别出可能会违约的客户,就可以帮助银行减少坏账损失。文章针对个人信贷评估中的一些关键因素,建立基于BP神经网络的分类模型,判别正确率达70.45%;经Adaboost算法优化后,正确率达到79.35%。     

EVA技术在信用评级中的应用

本文在信用评级指标设置原则的基础上,构建了以经济增加值为核心指标的企业信用评级体系.该方法可以直接应用于实际,是企业、银行和投资者们作信用评级及投资风险确认的有效工具.