我的畢業(yè)論文開題報告

　　一、選題背景和意義

　　信用卡起源于美國。1915年，美國的一些百貨商店、飲食娛樂業(yè)、汽油公司向特定顧客發(fā)放一種金屬徽章作為信用籌碼，顧客可憑徽章在商店及其分號賒購商品，約期付款，這就是信用卡的雛形。上述籌碼在1950年演變?yōu)榫哂凶C明身份和支付功能的卡片，這是世界上第一張塑料卡。1951年，美國紐約弗蘭克林國民銀行發(fā)行了允許持卡人在規(guī)定的信用額度內(nèi)在指定商戶消費的卡片，開始了銀行發(fā)行信用卡的歷史。20世紀(jì)70年代，美國的一些銀行發(fā)行了直接從客戶活期賬戶扣款、專供atm取款使用的借記卡，開始了銀行發(fā)行借記卡的歷史。

　　與國外相比，我國的信用卡業(yè)務(wù)起步較晚。信用卡在我國流通領(lǐng)域中出現(xiàn)始于八十年代初期。隨著改革開放，大批外國人士來華旅游或公干，傳統(tǒng)的現(xiàn)金結(jié)算方式無法滿足國外來賓的需要，中國銀行先后與國外七家信用卡公司簽訂了辦理這七家公司發(fā)行的七種國際主要信用卡的取現(xiàn)和直接購貨。1986年中國銀行又率先發(fā)行了中國第一張信用卡——人民幣長城卡。1988年又推出了中國第一張長城萬事達(dá)卡，1990年中國工商銀行和中國建設(shè)銀行也開始發(fā)行萬事達(dá)卡。1995年廣東發(fā)展銀行發(fā)行了我國第一張具有循環(huán)信用功能的信用卡。信用卡在中國從代理到發(fā)行，經(jīng)歷了大約XX年時間，從無到有，并逐漸成為一種重要的支付方式。

　　近年來，由于我國信用環(huán)境建設(shè)不完善，銀行與持卡人之間的信息不對稱、持卡人違約等問題日益突出，加之法律法規(guī)不健全，發(fā)卡機(jī)構(gòu)在經(jīng)營和管理過程中風(fēng)險控制乏力及銀行間的無序競爭，致使該業(yè)務(wù)存在的問題和風(fēng)險逐步顯現(xiàn)，突出表現(xiàn)在信用卡持卡人違約和欺詐行為出現(xiàn)攀升的勢頭。因此，商業(yè)銀行在大力拓展信用卡發(fā)卡過程中，必須對信用卡業(yè)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行認(rèn)真分析和研究，以便采取措施，這對于商業(yè)銀行防范和化解信用卡風(fēng)險從而增加經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。

　　二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

　　信用風(fēng)險分析是一個世界性問題，從60年代時候開始，美國、歐洲一些國家的學(xué)者已經(jīng)開始信用風(fēng)險評價模型的研究，并逐步應(yīng)用到銀行業(yè)的客戶信用評分與風(fēng)險管理之中。這期間統(tǒng)計學(xué)和運籌學(xué)等定量分析工具被運用到信用評分領(lǐng)域，主要采用傳統(tǒng)的多元參數(shù)統(tǒng)計方法，包括多元判別分析法（mda）、logit模型（martin1997,ohlson1980）以及運籌學(xué)的線性規(guī)劃分析方法等。20世紀(jì)90年代興起以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的非參數(shù)統(tǒng)計方法，并逐步應(yīng)用到信用評分模型。包括多層感知器(mlp)、bp算法網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（pnn）（ericandlong1995）、自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（som）（kiviluotoandbergius1997）、玻爾茲曼機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（boltzmanmachine）（kryzanowsk,galler,wright1993）、遺傳算法以及多智能體系統(tǒng)等。

　　XX年1月，人民銀行的個人征信系統(tǒng)在全國正式運行，可以查詢到個人在商業(yè)銀行的借還款、信用卡、擔(dān)保等信用信息，以及相關(guān)的身份識別信息。我國絕大部分商業(yè)銀行已將查詢個人征信系統(tǒng)納入信貸管理流程。根據(jù)信用報告上的個人信息，在信貸審批和貸后管理時能夠甄別出高風(fēng)險客戶群體，然后采取相應(yīng)措施，降低風(fēng)險損失。

　　目前，個人信用報告已成為商業(yè)銀行風(fēng)險管理過程中的重要依據(jù)。但是，由于信用報告上的信息量大，審批人員做決策時需要一定的時間綜合考慮各類信息，同時審批工作難免存在一定的主觀性和片面性。為此，有必要根據(jù)個人信用報告開發(fā)征信局信用評分，為商業(yè)銀行提供決策支持，幫助其有效防范風(fēng)險。

　　在美國，征信局信用評分主要由三大個人征信公司提供，分別是益百利(experian)、艾可飛(equifax)和美國環(huán)聯(lián)公司(transunion)。他們從各個銀行和信用卡公司獲取消費者的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，按照規(guī)定的格式向外界提供個人信用報告，報告中有一項是個人信用評分，同時還提供信用等級并給出比例。這三家公司的評分都由評分科技公司fairisaac提供，稱作fico系列信用評分。

　　在國內(nèi)，目前還沒有類似的全國性的征信局信用評分，只有地方性資信公司的信用評分。比如上海資信公司推出的個人信用評分體系設(shè)立了7個評分等級，從-600分到1700分將個人信用狀況詳細(xì)量化，從而評出g～a7個等級。深圳鵬元也于XX年推出了個人綜合信用風(fēng)險評分——鵬元800。該信用評分體系共設(shè)6個等級，從320分～800分，每80分一級，每個分?jǐn)?shù)對應(yīng)一個違約概率，分?jǐn)?shù)越高表示違約風(fēng)險越低。

　　三、設(shè)計（論文）的主要研究內(nèi)容及預(yù)期目標(biāo)

　　通過信用評分的方法來分析個人客戶的信用狀況，可以增強(qiáng)個人信貸決策的科學(xué)性與公正性，并且提高個人信貸決策的效率。因此越來越多的數(shù)學(xué)方法被引入到了信用評分中，概括來看，主要分為統(tǒng)計和非統(tǒng)計兩大類。統(tǒng)計方法主要包括判別分析、回歸分析、分類樹和最近鄰法，非統(tǒng)計方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、專家系統(tǒng)和數(shù)學(xué)規(guī)劃方法。從發(fā)展過程來看，雖然統(tǒng)計方法應(yīng)用最早并且現(xiàn)在仍然是非常重要的方法。但是采用傳統(tǒng)的評估方法對企業(yè)客戶進(jìn)行信用評價時，判斷失誤的例子經(jīng)常發(fā)生，給信貸機(jī)構(gòu)帶來巨大損失。而采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價系統(tǒng)不僅評價結(jié)果具有較高的可信度，而且可以避免信貸分析人員的主觀好惡和人情關(guān)系造成的錯誤，它以客戶的信用資料為輸入，將實際的信用情況作為評價結(jié)果輸出。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，算法易于編程實現(xiàn)；bp網(wǎng)絡(luò)用最小均方差學(xué)習(xí)方式，只要有足夠的隱層和隱結(jié)點,可以逼近任意的非線性映射關(guān)系；實證結(jié)果表明，在眾多建議型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，bp網(wǎng)絡(luò)具有很好的評估效果。

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