基于粗糙集理论的信贷决策系统设计

【摘要】怎样避免不良贷款、保证债权质量无疑是银行业务中极有价值的研究课题。信贷决策机制是商业银行信贷风险管理中最基本最重要的内容。如何从历史数据库中挖掘出潜藏的规律来指导当前的信贷决策具有十分重要意义。本文首先回顾了银行信贷决策机制的发展历程,指出其缺陷之一在于决策过程中具有较大的主观性；然后综述了数据挖掘的起源、发展及常见的数据挖掘技术,重点介绍粗糙集理论与方法；接下来基于粗糙集方法,对历史信贷决策案例进行挖掘分析,揭示影响信贷决策成败的主要因素,客观计算出各个属性的重要度,从而建立了信贷决策静态模型。随后,鉴于现实世界中数据库非常庞大,寻求最优约简是一个NP难问题,本文采用了基于信息熵的约简,舍弃寻求最优解转而寻求满意解；并针对动态信息系统熵的更新提出了增量式算法,分析了该算法的复杂度。本文的创新之处在于利用粗糙集方法建立信贷决策模型；并提出了基于条件补集熵的增量式算法。本文所建立的信贷决策模型和增量式算法对于银行信贷管理体制的改进有一定的借鉴意义。
【作者】杨冰；
【导师】廖安平；何万平；
【作者基本信息】湖南大学，软件工程，2013，硕士
【关键词】信贷决策；数据挖掘；粗糙集；动态信息系统；信息熵；增量式算法；

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