基于数据仓库的银行个人信贷系统的分析和设计开题报告
2020-03-09 10:21:44
1. 研究目的与意义(文献综述)
1.目的和意义: 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合,来支持管理人员的决策。信息社会带来了新的契机,构建成功的数据仓库已经成为许多行业的迫切需要。随着市场经济的发展,人们的消费观念发生了很大的变化,来自家庭和个人的融资需求急剧增加,个人贷款业务日渐升温,个人贷款消费群体不断扩大。为了满足个人的资金需求,我国商业银行开办了个人消费信贷业务。由于客户数量庞大,个人信贷已经成为银行利润新的增长点。但我国银行个人信贷业务仍存在不少问题,主要表现在:信贷管理机制尚未健全,难以确认消费信贷申请者的真实收入,常有发放出去的贷款难以收回;对个人信用档案的建立缺乏足够认识且技术落后,尤其是信贷管理数据库的技术落后;个人的信用评估机制尚未健全,缺乏对个人信用相关数据的分析,而通过让申请者提供抵押担保等方式,在审核上几番周折,业务效率低下。因此,如何建立完善的信用记录机制和征信系统,是一个亟需研究的问题。从商业银行角度看,一方面,个人征信基础数据库在商业银行个人信贷风险防范中的作用日趋重要。自 2004 年底该系统试运行以来,商业银行和农信社争相加入该系统,并迅速建立了依托该系统的个人信用风险审查制度,将查询申请人信用报告作为消费信贷审查的固定程序。据一些商业银行反映,通过查询个人征信基础数据库而拒绝贷款的客户,约占申请客户的 10%左右;另一方面,个人征信基础数据库建设对于商业银行的业务发展也将发挥促进作用。如前一阶段,由于汽车价格下降等因素造成车贷坏账率高,致使银行不敢发放汽车贷款;而国家助学贷款发放也由于银行难以在借款学生毕业后找到当事人,造成不良贷款率比较高等问题,极大地影响了银行从事上述业务的积极性。而在个人征信基础数据库建成以后,通过促进公众提高诚信水平,将有利于解决上述问题,并为商业银行发展此类业务创造良好的诚信环境。
从央行角度看,个人征信基础数据库也将成为央行提高金融监管水平的重要工具。依托该系统的统计功能而进行的经济金融结构分析,将为宏观调控与货币政策提供有效的依据,提高宏观政策的针对性。从企业和个人来看,具有良好的信用记录不仅有利于获得银行贷款,还可以获得比较优惠的贷款条件。企业、个人征信基础数据库提供的个人信用记录,为商业银行实行贷款风险定价提供了条件。对于信用记录良好的个人,可以享受比较低的下浮贷款利率,对于有不良记录的个人,不仅申请贷款比较困难,而且还会面临比较高的上浮贷款利率.
从企业和个人来看,具有良好的信用记录不仅有利于获得银行贷款,还可以获得比较优惠的贷款条件。企业、个人征信基础数据库提供的个人信用记录,为商业银行实行贷款风险定价提供了条件。对于信用记录良好的个人,可以享受比较低的下浮贷款利率,对于有不良记录的个人,不仅申请贷款比较困难,而且还会面临比较高的上浮贷款利率。在个人征信基础数据库的基础上建立数据仓库,能够满足数据存储量逐步扩大的要求,整合分散在各个商业银行的信用数据;在数据仓库基础上便于实施数据挖掘、olap等技术,进行深度数据分析,提供多种信用服务,辅助决策。通过建立个人信用信息数据仓库系统和提供个人信用报告服务,减少金融交易中的信息不对称,降低交易成本,切实防范信贷风险,维护经济金融安全,促进社会主义市场经济持续、快速、健康发展。
2. 研究的基本内容与方案
二、研究目标与主要内容(含论文(设计)提纲)
1.研究目标:
个人征信基础数据库的建设目标分三期进行:
3. 研究计划与安排
序号 | 论文工作阶段 | 开始时间 | 完成时间 | 成 果 |
1 | 调研、选题 | 2017.12
| 2017.12
| 确定研究课题;对相关资料进行初步筛选归纳,确定研究方向,撰写资料综述 |
2 | 开题 | 2018.03
| 2018.03
| 完成论文开题报告,确定论文写作大纲,制定本地和外地调研计划 |
3 | 论文研究计划阶段 | 2018.04
| 2018.04
| 实地调研,并对调研资料整理分析 进一步收集资料,并制定写作计划,确定论文写作详细提纲 |
4 | 论文初步拟稿 | 2018.04
| 2018.05
| 主要任务是对资料和调研结果进行系统研究,撰写专题论文、投稿,完成论文初稿 |
5 | 论文论证阶段 | 2018. 06
| 2018.06
| 根据导师意见和最新动态及掌握的资料对论文进行修改,并完成论文定稿 |
6 | 论文答辩阶段 | 2018.06
| 2018.06
| 论文打印、装订、送审和参加答辩,完成论文答辩 |
4. 参考文献(12篇以上)
[1]王威.个人征信数据仓库系统的设计研究[D].北京:对外经贸大学,2006. [2]卜晓波. 软件工程金融信息化[J]. 电子技术与软件工程2017(10):45. [3]宋培钟,陆敬筠. 基于数据仓库的银行个人信贷系统的分析与设计[D].江苏:南京工业大学2011.1 [4]郁抒思,周水庚,关佶红. 软件工程数据挖掘研究进展[J].计算机科学与探索2012(1):1-33 [5]闫明.龙江银行个人信贷子系统的设计与实现[D].黑龙江:哈尔滨工业大学2012. [6]陈海潮. 信贷业务数据查询系统的设计与实现[D].福建:厦门大学,2014. [7]宁向明. 个人信贷的银行风险评估系统设计[D].辽宁:大连理工大学,2013. [8]杨朝晖. 银行信贷管理信息系统的分析与改进研究[D]浙江:浙江大学,2005.
[9]宋强,刘洋.商业银行个人信贷风险评估的定量分析模型仿真分析[J].工程经济,2015(11):92-97. [10]曹鹏.商业银行信贷风险管理系统的设计和实现[D]江西:江西财经大学,2016.. [11]Mammadli Sadiq.Fuzzy.Logic Based LoanEvaluation System [J]ProcediaComputer Science,2016,12(102):495. [12]Eva Catarineu-Rabell.,PatriciaJackson., Dimitrios P.Tsomocos .Procyclicality and theNew Basel Accord:Banks'Choice of Loan Rating System [J] Economic Theory, 2005,26(3):537-540. [13]XiaoWenbing.,ZhaoQian.,FeiQi. Acomparative study of data mining methods in consumer loans credit scoringmanagement [J]. Journal of Systems Science and Systems Engineering,2006.15(4):129. [14]Nikolaidou.,Eftychia;Vogiazas.,SofoklisD.Credit Risk Determinants for the BulgarianBanking System [J] InternationalAdvances in Economic Research,2014.20(1):84-87. [15]Jacobson,Tor.,Linde,Jesper.,Roszbach.Kasper. Internalratings systems,implied credit risk and theconsistency of banks’ risk classification policies [J].Journal of Banking and Finance.2006.30(7):1899. |