基于K-means聚类的银行效应最大化信贷决策模型

Journal: Economics DOI: 10.12238/ej.v4i3.675

崇雨琪1, 朱文君1, 苗田硕2

1. 安徽财经大学金融学院
2. 安徽财经大学艺术学院

Abstract

在贷款者众多的现状下,银行通常根据当前信贷政策、企业提供的交易票据信息和合作企业情况,优先向实力强、应用质量高、信贷风险小的企业提供贷款和利率优惠。本文选取某银行的2019年的部分有过信贷交易的公司数据,并进行脱敏处理,运用K-Means聚类、因子分析等方法,构建了信贷风险指标体系以及基于效用最大化理论的企业信贷策略模型；综合运用经济学相关理论,构建了企业信贷风险评估机制,得出适合银行选择小微企业信贷对象的策略。

Keywords

信贷策略；效用最大化；K-means聚类；因子分析；数据挖掘

References

[1] 张左敏,李文婷.大数据在商业银行中的应用——基于风险控制的视角[J].科技与经济,2020,33(04):61-65.
[2] 赵楠.商业银行个人信用风险评估模型研究[D].江西理工大学,2019.
[3] 戴国强,《商业银行经营学》[M].高等教育出版社,2007.

Copyright © 2021 崇雨琪, 朱文君, 苗田硕

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License