决策树算法对商业银行个人贷款信用评估
二十世纪九十年代以来，中国社会主义市场经济得到了迅猛的发展，个人消费信贷业务也迅速发展起来，但与此相匹配的社会信用制度体系建设仍处在落后的位置。为了不损害金融市场的发展以及消费者个人的利益，并进一步推动个人消费信贷业务的发展，建立一套完善有效、科学合理的个人信用评估体系已经成为了当前金融机构面临的一项重要任务。决策树算法是数据挖掘中最常用的分类方法，因此非常适用于建立商业银行个人贷款信用评估模型。本文以德国某银行的真实客户信用数据为样本集合，基于决策树ID3算法与C4.5算法，通过MATLAB软件构建了个人信用评估模型由此对商业银行个人贷款信用做出评估。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言2
1绪论2
1.1 个人贷款信用简介2
1.1.1 信用与个人信用2
1.1.2 个人信用体系2
1.2 数据挖掘与分类3
1.2.1 数据挖掘3
1.2.2 分类方法3
2 决策树3
2.1 决策树概述3
2.2 决策树算法 4
2.2.1 ID3算法4
2.2.2 C4.5算法5
3 构建模型6
3.1 数据采集6
3.2 数据预处理7
3.3 模型构建与评估9
3.3.1 样本集合的选定9
3.3.2 模型构建10
致谢14
参考文献14
附录15
基于决策树算法对商业银行个人贷款信用评估
引言
2007年美国次贷危机席卷全球，这场影响空前的金融危机在沉重打击各国经济的同时，也引发了人们对信用制度的思考。美国作为全球信用制度最为完善的国家之一，其建立和发展信用制度已经超过百年之久，却依然出现了巨大的信用危机。作为信用制度体系建设尚处于起步状态的中国，我们更应该通过对其他国家的历史经验的借鉴来实现我国的社会信用制度体系的建设和完善。
1 绪论
1．1 个人贷款信用简介
1．1．1 信 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
用与个人信用
信用[1]，指的是通过履行承诺以及随着时间的推移建立起来的信任与诚信而获得的信任。从经济角度而言，信用是指授信方与受信方之间互相遵守契约能力的约定。也就是说，在经济活动中，授信人给予受信人完全的信心，并相信受信人能够履行他们的承诺，因此通过契约关系向受信人提供贷款资助，同时确保他们的受信人能够回报价值并创造附加价值。
而个人信用，是信用的一种，是指通过信任，通过某些协议或者合同向自然人包括他的家庭所提供的一种信用，以便接受此项个人信用的人不用支付现金便能够获取其想要的商品或者服务。个人信用包含了以个人消费或者家庭消费作为用途的信用交易，同时也包含了以个人投资、创业以及生产经营为消费目的的信用。个人信用是整个社会信用的基础。不同的单一个体构成了所谓的市场，所以活跃于市场中的经济类交易活动，都同个人信用密切相关。如果个人行为不受限制，那么个人可能会做出不诚实的行为，由此个人可能会在群体中失去信用，从而集体不信任也将发生。因此，个人信用也是银行决定是否贷款、贷款金额为多少以及贷款时间为多久的重要指标之一。
1．1．2 个人信用体系
个人信用体系[2]指的是在发生信用损失时，信用的供给方通过居民家庭收入、已存在的借款和还款、信用透支和出现信用差评时受到的处罚以和诉讼的状况，对个人信用评级进行全面评估，并且将信用等级录入并保存于体系之中。这样就可以通过在个人信用体系中的历史记录状况来选择是否放贷以及放贷金额。
较之于中国，发达国家经历了许多年的发展，建立了比较完善完整的个人信用体系，并且也拥有了比较成熟的运作机制，这强有力地促进和保护了个人信贷经济的发展。在当前，世界上存在3种比较具有代表性的个人信用体系模式：以英、美两国为代表的美国模式，以德、法两国为代表的欧洲模式以及日本模式。美国模式，是一种市场化与商业化的模式。在政府允许的条件下，征信公司收集顾客的个人信用资料、按信用评级科学地把收集到的原始资料分析处理成为信用产品，出售给授信机构。由此授信机构则可以做出较为科学、精准的选择，由此减少不必要的失误而增加盈利，同时授信机构也会及时将他们手中的第一手顾客的信用数据反馈给征信公司。欧洲模式，是一种以政府为主导的模式。政府建立独立机构来管理与监督个人信用体系，同时此机构不参与商业活动，而是主要负责收集数据、录入管理顾客的个人信用资料，而且授信机构在有需要的时刻可以无偿向此专门机构索取有关个人信用状况的资料，而此机构必须提供其所收集的所有资料信息。日本模式，是一种以银行协会为核心的会员模式。协会内部成员可以共享所有成员无偿提供的有关消费者顾客的信用数据。
而在中国，个人信用制度才刚开始筹建。20世纪90年代，上海资信有限公司的成立标志着我国个人征信体系开始建立。2003年，中国人民银行建立了专门的信用管理机构征信管理局来负责承办信贷征信管理工作。目前，国内还有例如芝麻等多家个人征信公司，但是就全国整体范围而言，一直没有构建一套完整的个人信用评估标准与全国性的信息共享平台。即使每一个商业银行都拥有专属于自己银行使用的信用评级体系，但整体而言由于缺少一致的规定方法与评价标准，这就导致了同一个公民在不同的金融机构可能会获取不一致的信用评级结果，甚至可能出现评级结果差异较大的情况。信用评级结果差异较大，不同金融机构又无法确立统一明确的评级标准，这将导致无论哪个金融机构其信用评级均不具有权威性，从而对社会的影响较小。所以，我们需要加强个人信用评级的公正性、客观性与准确性，更加重要的是通过分析比较所有评级机构现有的标准、参考发达国家已完善的个人信用体系、结合本国国情总结出一套适用于我国信用评级机构的标准与体系[3]。
1．2 数据挖掘与分类
1．2．1 数据挖掘
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言2
1绪论2
1.1 个人贷款信用简介2
1.1.1 信用与个人信用2
1.1.2 个人信用体系2
1.2 数据挖掘与分类3
1.2.1 数据挖掘3
1.2.2 分类方法3
2 决策树3
2.1 决策树概述3
2.2 决策树算法 4
2.2.1 ID3算法4
2.2.2 C4.5算法5
3 构建模型6
3.1 数据采集6
3.2 数据预处理7
3.3 模型构建与评估9
3.3.1 样本集合的选定9
3.3.2 模型构建10
致谢14
参考文献14
附录15
基于决策树算法对商业银行个人贷款信用评估
引言
2007年美国次贷危机席卷全球，这场影响空前的金融危机在沉重打击各国经济的同时，也引发了人们对信用制度的思考。美国作为全球信用制度最为完善的国家之一，其建立和发展信用制度已经超过百年之久，却依然出现了巨大的信用危机。作为信用制度体系建设尚处于起步状态的中国，我们更应该通过对其他国家的历史经验的借鉴来实现我国的社会信用制度体系的建设和完善。
1 绪论
1．1 个人贷款信用简介
1．1．1 信 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
用与个人信用
信用[1]，指的是通过履行承诺以及随着时间的推移建立起来的信任与诚信而获得的信任。从经济角度而言，信用是指授信方与受信方之间互相遵守契约能力的约定。也就是说，在经济活动中，授信人给予受信人完全的信心，并相信受信人能够履行他们的承诺，因此通过契约关系向受信人提供贷款资助，同时确保他们的受信人能够回报价值并创造附加价值。
而个人信用，是信用的一种，是指通过信任，通过某些协议或者合同向自然人包括他的家庭所提供的一种信用，以便接受此项个人信用的人不用支付现金便能够获取其想要的商品或者服务。个人信用包含了以个人消费或者家庭消费作为用途的信用交易，同时也包含了以个人投资、创业以及生产经营为消费目的的信用。个人信用是整个社会信用的基础。不同的单一个体构成了所谓的市场，所以活跃于市场中的经济类交易活动，都同个人信用密切相关。如果个人行为不受限制，那么个人可能会做出不诚实的行为，由此个人可能会在群体中失去信用，从而集体不信任也将发生。因此，个人信用也是银行决定是否贷款、贷款金额为多少以及贷款时间为多久的重要指标之一。
1．1．2 个人信用体系
个人信用体系[2]指的是在发生信用损失时，信用的供给方通过居民家庭收入、已存在的借款和还款、信用透支和出现信用差评时受到的处罚以和诉讼的状况，对个人信用评级进行全面评估，并且将信用等级录入并保存于体系之中。这样就可以通过在个人信用体系中的历史记录状况来选择是否放贷以及放贷金额。
较之于中国，发达国家经历了许多年的发展，建立了比较完善完整的个人信用体系，并且也拥有了比较成熟的运作机制，这强有力地促进和保护了个人信贷经济的发展。在当前，世界上存在3种比较具有代表性的个人信用体系模式：以英、美两国为代表的美国模式，以德、法两国为代表的欧洲模式以及日本模式。美国模式，是一种市场化与商业化的模式。在政府允许的条件下，征信公司收集顾客的个人信用资料、按信用评级科学地把收集到的原始资料分析处理成为信用产品，出售给授信机构。由此授信机构则可以做出较为科学、精准的选择，由此减少不必要的失误而增加盈利，同时授信机构也会及时将他们手中的第一手顾客的信用数据反馈给征信公司。欧洲模式，是一种以政府为主导的模式。政府建立独立机构来管理与监督个人信用体系，同时此机构不参与商业活动，而是主要负责收集数据、录入管理顾客的个人信用资料，而且授信机构在有需要的时刻可以无偿向此专门机构索取有关个人信用状况的资料，而此机构必须提供其所收集的所有资料信息。日本模式，是一种以银行协会为核心的会员模式。协会内部成员可以共享所有成员无偿提供的有关消费者顾客的信用数据。
而在中国，个人信用制度才刚开始筹建。20世纪90年代，上海资信有限公司的成立标志着我国个人征信体系开始建立。2003年，中国人民银行建立了专门的信用管理机构征信管理局来负责承办信贷征信管理工作。目前，国内还有例如芝麻等多家个人征信公司，但是就全国整体范围而言，一直没有构建一套完整的个人信用评估标准与全国性的信息共享平台。即使每一个商业银行都拥有专属于自己银行使用的信用评级体系，但整体而言由于缺少一致的规定方法与评价标准，这就导致了同一个公民在不同的金融机构可能会获取不一致的信用评级结果，甚至可能出现评级结果差异较大的情况。信用评级结果差异较大，不同金融机构又无法确立统一明确的评级标准，这将导致无论哪个金融机构其信用评级均不具有权威性，从而对社会的影响较小。所以，我们需要加强个人信用评级的公正性、客观性与准确性，更加重要的是通过分析比较所有评级机构现有的标准、参考发达国家已完善的个人信用体系、结合本国国情总结出一套适用于我国信用评级机构的标准与体系[3]。
1．2 数据挖掘与分类
1．2．1 数据挖掘
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