运用数据挖掘技术开发信用评分卡

随着信用卡业务的跨越式发展、同业竞争的不断加剧以及信息技术在银行业广泛而深入的应用，银行业务的经营理念和经营方式发生了很大的转变。例如，由于网络技术和电子商务的发展，银行业开始重视数据挖掘、明确客户定位，遵循“将合适的产品在合适的时间以合适的方式推介给合适的客户”的经营理念。在信用卡业务风险管理方面，银行业依靠信贷人员的经验进行审批贷款的时代已经成为过去，纷纷建立以数据挖掘和数理统计分析为基础的业务系统，以信用评分卡为主导的信用管理模式即将到来。     

浅议数据挖掘在车险风险分析中的应用

随着我国汽车工业的发展和交通设施的完善,机动车辆保险（以下简称车险）已成为财产保险中的第一大险种。以2004年为例,全国车险业务共实现保费收入744．82亿元,同比增长36．76％,并占到财产保险保费收入的68．34％。显然,车险业务在整个财产保险市场上占有举足轻重的地位,其经营效益的好坏直接影响着财产保险公司的生存和发展。     

如何以信用风险分析为核心开展银行风险分析工作

随着经济的不断发展,金融改革的不断深入,银行业面临的各种风险问题越来越突出,尤其是信用风险,作为金融市场上最为古老而最重要的风险因素,对金融业的健康发展起着重要的影响作用。那么,如何以信用风险为核心,结合地区经济发展和其他各种风险因素开展好银行业的风险分析工作,剖析银行业风险产生的根源,以便采取有效措施防范和化解风险,     

银行短期信用风险分析

<正>一、银行短期信用的概念(一)信用的定义信用可以从不同角度去定义。从伦理道德角度定义,信用主要是指当事人在参与社会和经济活动时所建立起来的、以信守诺言为道德基础的一种"践约"行为。从经济学角度定义,信用是指授信人和受信人之间在借贷经济活动中形成的、用契约关系确定的授信人向受信人放贷,并保障放贷本金能够收回并产生增值的价值运动。它实际上是授信人在一段限定的时间内能获得一笔钱的预期。信用根据授信主体不同,分为国家信用、银行信用、企业信用、个人信用等。     

基于决策树方法的数据挖掘分析

决策树方法因可以处理大量数据而在数据挖掘和数据分析中应用广泛。本文在描述了决策树方法的一般概念后建立了决策树模型,给出了具体的算法并对其进行了分析。结果表明,该算法可以准确地将数据分类,从而得到若干有价值的结论。     

决策树在商业银行风险分析中的应用

自商业银行产生之日起，风险就与之相伴、形影相随。随着我国金融改革和开放步伐的不断加快、银行组织体系的不断扩充和发展、银行业之间竞争的不断加强，商业银行的风险也在日益显现，一些大案要案接连暴露，风险控制难度加大。因此，当前如何对商业银行风险进行有效分析，为银行机构和监管当局科学决策提供依据显得特别重要。     

数据挖掘技术在英语成绩评价中的应用

阐述了学生英语成绩管理的现状及将数据挖掘技术应用于英语成绩管理的重要性。将数据挖掘技术与英语成绩管理评价相结合,目的是将有用的信息从海量数据中找出。在具体应用中主要利用的是数据挖掘中的决策树技术和ID3算法,完整地阐述了实现过程。通过对英语试卷情况的具体挖掘实践,总结出规则和信息,使教师能更好地完成教学工作,提高学生的英语成绩,增加职业竞争力。     

我国商业银行的信用风险分析

2006年对中国银行业改革来说,是“启、承、转、兴”的关键之年,2007年则是国内商业银行财务实力得以继续提升的景气之年。持续的高经济增长、快速发展的金融市场和不断完善的金融监管为中国银行业营造了良好的发展环境,部分商业银行经过财务重组、股份制改造、整体上市,在一定程度上改善了公司治理、优化了管理体制、改进了经营机制、提升了盈利水平、增强了财务实力。     

信用衍生工具的风险分析及美国次级债危机的启示

作为投资组合信用风险管理工具，信用衍生工具受到金融机构的青睐，发展迅速。但次级债危机将人们的注意力转向信用衍生工具的风险性。本文在讨论信用衍生工具结构的基础上，分析了其主要风险，总结了目前国际通行的信用衍生工具风险防范措施，并阐述了我国如何应对信贷市场创新和信用衍生工具发展。     

数据挖掘技术在金融风险分析中的应用

随着信息技术的发展,企业如何在大量的信息中挖掘出有用的信息,对企业财务风险进行有效的分析和防范,成为企业迫切需要解决的问题。本文主要介绍了国内外将数据挖掘技术运用在金融风险分析中的现状,简要阐述了财务风险的相关知识,说明了数据挖掘在财务风险分析中的具体应用,并结合实证进行分析,找出影响企业财务风险的因素。     

决策树方法在银行信用评级中的应用

我国加入WTO后,外资银行凭借雄厚的资金、进的技术,逐渐与国内银行在各项业务上展开激烈的争。目前,许多西方发达国家的个人信用消费比重占费总额的20%以上,而我国商业银行的个人信贷业务展还相当滞后。主要瓶颈在于我国尚未建立全面的个信用制度,商业银行缺乏评价个人信用状况的方法,致银行对无抵押、无担保的个人信用贷款惜贷。国外业银行大多应用数据挖掘等技术对客户历史数据进行析,以建立科学的客户信用评价模型,借以对新客户信用状况进行有效评价,降低银行的信贷风险。我国业银行有必要借鉴外资银行经验,应用数据挖掘等技建立科学的…     

信用担保业务风险分析及对策研究

信用担保业务,是指信用担保公司（以下简称“担保公司”）为商业银行等金融机构的信贷业务提供信用保证,一旦借款人出现到期不能履行债务的情形,商业银行有权要求担保公司按约定承担保证责任。根据《中华人民共和国担保法》（以下简称“《担保法》”）的规定,信用担保应属于保证担保方式。     

基于决策树的供应链金融模式信用风险评估

供应链金融作为一个全新的金融服务模式,在有效解决中小企业融资难和供应链失衡问题的同时,促进商业银行核心竞争力的提升,是对传统中小企业信贷模式的重大突破,其运行需要一套能重新审定中小企业信贷风险的有效方法来与之配套。因此,本文结合供应链金融的特点,建立基于决策树的供应链金融模式信用风险评估体系,对商业银行从供应链角度评估小企业信用有所帮助。     

数据挖掘中的决策树分类

数据挖掘技术混合了以往传统的数据分析处理方法和处理大量数据的复杂算法,为探寻和分析新的数据类型以及用新方法分析旧有数据类型开辟了宝贵的新天地。数据挖掘被广泛应用于商务、金融、软件、医学、科学与工程等领域。本文对数据挖掘进行介绍,同时对决策树的定义、思想、工作原理及其算法进行介绍。     

Bayes判别法和logistic函数在上市公司信用风险分析中的应用

logistic回归函数明显优于贝叶斯判别分析法,logistic函数可以应用较少的指标,就可以到达较好的效果。     

终端通信的安全风险分析

一、引言 金融系统应用计算机安全产品和技术的出发点是防范金融风险,确保金融安全.据统计,目前发生的金融犯罪,大多是内部作案或内外勾结作案.当前防火墙、黑客防范、链路密码机、VPN网络加密机等基于TCP/IP网络防范技术的安全产品,对于防范内部作案或内外勾结作案收效甚微,安全产品和银行安全需求二者之间存在着一定的脱节.     

数据挖掘在金融分析中的应用

数据挖掘(DM)技术是在20世纪80年代产生、90年代后期成熟并逐渐在许多领域广泛应用的一门新技术。它是利用文献资料法、专家访谈法、数据挖掘和数理统计法等分析方法，从大量数据中发现模型和数据间关系的一个过程，可以为人们做决策提供有力的参考。目前，DM在国外金融领域应用     

浅析国有银行在信用建设中的作用

：信用是市场经济的基础，是金融运行的前提。在当前我国已加入世贸组织，经济逐步融入全球化发展的新形势下，更要求有完善的信用体制与国际接轨，才能提高我国在国际竞争中的地位。本试图从分析政府、企业、市场目前信用建设状况及存在的问题入手，站在国有银行的角度，提出国有银行如何以推动政府信用建设为切入点，与企业信用、市场信用形成联动，从而在全社会形成建设信用经济、营造信用社会氛围的新局面。