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研究生:洪肇鍇
研究生(外文):Chao-Kai,Hrong
論文名稱:應用資料探勘技術於信用卡逾期催收風險之實證研究
論文名稱(外文):A practical study on applying data mining techniques for debt overdue risk of credit card
指導教授:翁頌舜翁頌舜引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:110
中文關鍵詞:信用卡風險管理資料探勘決策樹類神經網路
外文關鍵詞:credit cardrisk managementdata miningdecision treeneural network
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自從信用卡及現金卡在國內開始發行至今,隨著國內環境的變遷,近年來消費金融業務已儼然成為金融機構的業務重心,在此業務快速成長的同時,卻於西元2005年下半年起受到雙卡風暴的嚴重影響,各金融機構的逾期放款比率快速攀高而遭受許多的損失。也因爲呆帳率的日漸升高,國內金融機構對於無法如期繳款的客戶通常採取隨機方式來進行款項催收作業,不但效果有限,且常因無法準確且快速的鎖定催收對象,除不能如期收回帳款外,更可能導致優良客戶因而採取停卡、剪卡方式因應,而使得獲利情况進一步惡化。
受到過去幾年國內信用卡業務蓬勃發展的影響,無論學術界或金融業界大多將資料探勘的技術應用於核卡時的信用評等模型之研究,對於逾期戶、催收戶乃至於呆帳戶的預測模型較少文獻進行研究及探討。本研究主要透過交叉統計的方法並經過IV值(Information Value)的實驗結果,找出在此逾期催收預測模型的最佳解釋變數,並建立模型實證結果發現倒遞類神經網路演算法(Back-propagation Neural Networks)在逾期催收的預測模型表現上優於决策樹(Decision Tree)演算法。
本研究實驗結果顯示,當正常繳款戶發生逾期繳款現象時,由逾期繳款30天(M1)內,流入31天(M2)以上之逾期繳款戶預測精確率(Precision Rate)上具有相當好的效果,預測精確率可達80%以上。經過本研究模型穩定度驗證結果顯示,在連續 5 個月的資料測試、驗證情況下,該模型的穩定度誤差皆可維持於 ± 3%之內,呈現出持續穩定的狀態。
本研究的完成,期望能提供目前正因信用卡的呆帳率居高不下的金融業風險管理人員在風險管理及催收策略制定上能有所助益,更期望能提供給後續此方面研究者有所參考。
Since the use of credit cards and cash cards gained their popularity in recent years, consumer banking had become the central focus of many banks as the financial environment evolved. As the card business grew rapidly, severe financial storms hit on both cash and credit cards and brought about significant rising of overdue debt ratios and income losing of many banks in the later part of 2005. Many financial banks collect the overdue accounts by random with limited effects due to raising credit problems. In addition, not only the random collection processes can not accurately and timely lock on the overdue or delinquent accounts but also the bank profit could worsen due to the termination of good customers through annoying collection.
Most academic or financial worlds use data mining techniques on credit assessment model on credit line and card approval in the past fruitful years. Very few studies focus on prediction models of overdue, delinquent and bankrupt accounts. This study uses the statistic methods to cross-examine and to test on Information Value in order to find the better explanatory parameters in the prediction model for overdue/delinquent. The establishment of practical models found that the algorithm of Back-propagation Neural Networks performed better than that of Decision Tree.
This research showed the model prediction of precision rate reached above 80 percents when overdue accounts extending their payment from in 30 days (M1) to above 31 days (M2) would become delinquent account. The stability tests of the model indicated stable errors of ± 3% for the data of five consecutive months.
The purpose of this study is to develop a better risk management and collection strategy for overdue accounts of credit cards in this debt abundant environment and to provide a reference for future researchers.
表 次 vii
圖 次 ix
第壹章 緒 論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究問題 7
第三節 研究目的 8
第四節 研究範圍與限制 9
第五節 研究流程 11
第貳章 文獻探討 13
第一節 金融機構風險文獻探討 13
第二節 信用卡風險管理與評估 16
第三節 國內信用卡風險研究相關文獻 21
第四節 資料探勘(Data mining)文獻探討 25
第五節 變數解釋能力之篩選 34
第參章 研究設計與研究方法 38
第一節 研究流程架構 38
第二節 資料來源與分析 41
第三節 預測模型的建立 46
第四節 使用之機器配備與工具 50
第肆章 實驗結果與分析 52
第一節 研究資料分析與說明 52
第二節 交叉統計法與SQL Server 2005變數篩選比較分析 77
第三節 决策樹與類神經網路模型變數實證分析 80
第四節 模型實驗穩定度分析 91
第五節 預測逾期催收風險模型之應用 93
第伍章 結論與建議 96
第一節 結 論 96
第二節 研究貢獻 97
第三節 後續研究建議 100
參考文獻 101
附錄一、解釋變數說明 104
附錄二、交叉分析表 107
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