银行贷款发放信用评价问题数学模型 第4页
七、写给银行的高层管理者的一份报告
尊敬的领导：
您好！
我们向你举荐一个根据申请企业贷款资料进行打分以确定是否为其贷款的判别方法。该方法具有高精度、低风险、易操作的特点。我们相信该方法能够极大地提高贵银行的经济效益。此判别方法具有如下优点：
1、吻合度最大
利用本文中的判别方法，对536家企业重新打分，仅有8家企业被误判，吻合度高达98.5%，体现出该判别方法的高精度，可以有效地减少银行金融风险。
2、风险最小
即使在申请贷款企业信息不全的情况下，利用本文修正后的判别方法，从600家企业随机抽取75家进行重新打分，对不发放贷款的企业的原始打分与重新打分完全相同，同时对可以发放贷款的企业却不发放的企业占可以发放贷款企业总数的31.25%。这就是说为了尽可能的减少银行贷款的金融风险，以牺牲一部分可以发放贷款的企业为代价，采取了风险最小化原则，而这一点在实际贷款中体现出其发放贷款的严格性。
3、判别方法打分直观、简易有效，容易实现。
总之，本文采取的判别方法既保证了是否给申请贷款企业的提供贷款的准确性（98.5%），也尽可能地减少了银行的金融风险。此外，即使在申请贷款企业信息不全的情况下，也又比较高的准确性（86.7%）。

参考文献：
[1] 刘琼荪，龚劬，何中市，傅鹂，任善强，数学实验，北京：高等教育出版社，2004。
[2] 姜启源，谢金星，叶俊，数学模型，北京：高等教育出版社，2006
[3] 孙荣恒，伊享云，何中市，重庆大学出版社：概率论和数理统计，2006
[4] 庞素林，信用评价与股市预测模型研究及应用，北京：科学出版社，2005
[5] 赵东方，数学模型与计算，北京：科学出版社，2007
[6] 阮门富，简国明，沈晓燕，银行信誉卡发放问题的数学模型，韶关学院学报，第28卷（3期）：31—34页，2007
附件
附表一  各变量间的相关系数
附表二  64个奇异点对应的申请贷款企业的背景资料
属性
企业数 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 打分
1 b 32.33 7.5 u g e bb 1.585 t f 0 t s 420 0 －
2 a 38.58 5 u g cc v 13.5 t f 0 t g 980 0 －
3 b 44.25 0.5 u g m v 10.75 t f 0 f s 400 0 －
4 b 21.67 1.165 y p k v 2.5 t t 1 f g 180 20 －
5 b 21.5 9.75 u g c v 0.25 t f 0 f g 140 0 －
6 b 49.58 19 u g ff ff 0 t t 1 f g 94 0 －
7 a 27.67 1.5 u g m v 2 t f 0 f s 368 0 －
8 b 39.83 0.5 u g m v 0.25 t f 0 f s 288 0 －
9 b 27.25 0.625 u g aa v 0.455 t f 0 t g 200 0 －
10 b 37.17 4 u g c bb 5 t f 0 t s 280 0 －
11 a 49 1.5 u g j j 0 t f 0 t g 100 27 －
12 b 62.5 12.75 y p c h 5 t f 0 f g 112 0 －
13 b 31.42 15.5 u g c v 0.5 t f 0 f g 120 0 －
14 b 52.33 1.375 y p c h 9.46 t f 0 t g 200 100 －
15 b 28.75 1.5 y p c v 1.5 t f 0 t g 0 225 －
16 a 22.5 11 y p q v 3 t f 0 t g 268 0 －
17 a 28.5 1 u g q v 1 t t 2 t g 167 500 －
18 b 18.67 5 u g q v 0.375 t t 2 f g 0 38 －
19 b 25 12 u g k v 2.25 t t 2 t g 120 5 －
20 b 27.83 4 y p i h 5.75 t t 2 t g 75 0 －
21 b 54.83 15.5 u g e z 0 t t 20 f g 152 130 －
22 b 40.92 2.25 y p x h 10 t f 0 t g 176 0 －
23 a 19.75 0.75 u g c v 0.795 t t 5 t g 140 5 －
24 b 29.17 3.5 u g w v 3.5 t t 3 t g 329 0 －
25 a 33.75 0.75 u g k bb 1 t t 3 t g 212 0 －
26 b 20.67 1.25 y p c h 1.375 t t 3 t g 140 210 －
27 a 25.42 1.125 u g q v 1.29 t t 2 f g 200 0 －
28 b 37.75 7 u g q h 11.5 t t 7 t g 300 5 －
29 b 16.25 0.835 u g m v 0.085 t f 0 f s 200 0 －
30 b 23 0.75 u g m v 0.5 t f 0 t s 320 0 －
31 b 63.33 0.54 u g c v 0.585 t t 3 t g 180 0 －
32 a 22.5 8.5 u g q v 1.75 t t 10 f g 80 990 －
33 a 28.58 1.665 u g q v 2.415 t f 0 t g 440 0 －
34 b 45.17 1.5 u g c v 2.5 t f 0 t g 140 0 －
35 b 41.58 1.75 u g k v 0.21 t f 0 f g 160 0 －
36 a 55.75 7.08 u g k h 6.75 t t 3 t g 100 50 －
37 b 43.25 25.21 u g q h 0.21 t t 1 f g 760 90 －
38 a 24.58 0.67 u g aa h 1.75 t f 0 f g 400 0 －
39 b 31.83 2.5 u g aa v 7.5 t f 0 t g 523 0 －
40 b 35.25 3.165 u g x h 3.75 t f 0 t g 680 0 －
41 b 34.25 1.75 u g w bb 0.25 t f 0 t g 163 0 －
42 b 19.42 1.5 y p cc v 2 t f 0 t g 100 20 －
43 b 42.75 3 u g i bb 1 t f 0 f g 0 200 －
44 b 36.33 3.79 u g w v 1.165 t f 0 t g 200 0 －
45 b 30.08 1.04 y p i bb 0.5 t t 10 t g 132 28 －
46 b 23.58 0.46 y p w v 2.625 t t 6 t g 208 347 －
47 b 23.42 0.585 u g c h 0.085 t f 0 f g 180 0 －
48 b 41 0.04 u g e v 0.04 f t 1 f s 560 0 +
49 b 34.17 5.25 u g w v 0.085 f f 0 t g 290 6 +
50 b 16.17 0.04 u g c v 0.04 f f 0 f g 0 0 +
51 b 22.67 0.165 u g c j 2.25 f f 0 t s 0 0 +
52 b 36.75 0.125 y p c v 1.5 f f 0 t g 232 113 +
53 b 21.25 1.5 u g w v 1.5 f f 0 f g 150 8 +
54 a 18.08 0.375 l gg cc ff 10 f f 0 t s 300 0 +
55 a 33.67 0.375 u g cc v 0.375 f f 0 f g 300 44 +
56 a 22.5 8.46 y p x v 2.46 f f 0 f g 164 0 +
57 b 18 0.165 u g q n 0.21 f f 0 f g 200 40 +
58 b 37.5 1.125 y p d v 1.5 f f 0 t g 431 0 +
59 b 41.5 1.54 u g i bb 3.5 f f 0 f g 216 0 +
60 b 23.92 0.665 u g c v 0.165 f f 0 f g 100 0 +
61 b 35.17 4.5 u g x h 5.75 f f 0 t s 711 0 +
62 b 22.08 0.83 u g c h 2.165 f f 0 t g 128 0 +
63 b 48.08 6.04 u g k v 0.04 f f 0 f g 0 2690 +
64 a 57.08 0.335 u g i bb 1 t f 0 t g 252 2197 －

上一页  [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] 下一页