【摘 要】
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农村商业银行信用卡业务的经营、发展模式及管理方式能否与时俱进至关重要,在一定程度上,影响到我国最基层群众的切身利益。农商银行的客户群体在收入水平、教育程度等方面有一定的限制,这些因素让农商银行信用卡业务面临更大的挑战。农商银行的信用卡违约风险的评价规则并没有很好的反应客户真实的违约风险。而互联网金融公司中,已经开始采用数据挖掘等方式进行违约风险的预测,并获得了一定的成效。因此,本文参考国内外先进金
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农村商业银行信用卡业务的经营、发展模式及管理方式能否与时俱进至关重要,在一定程度上,影响到我国最基层群众的切身利益。农商银行的客户群体在收入水平、教育程度等方面有一定的限制,这些因素让农商银行信用卡业务面临更大的挑战。农商银行的信用卡违约风险的评价规则并没有很好的反应客户真实的违约风险。而互联网金融公司中,已经开始采用数据挖掘等方式进行违约风险的预测,并获得了一定的成效。因此,本文参考国内外先进金融机构对违约风险的预测方法,基于XGBoost模型构建农商银行客户信用卡的违约风险预测模型,为完善农商银行信用卡违约风险的控制提供参考借鉴。本文对农商银行信用卡违约风险进行研究。首先,基于行为金融、信息不对称等理论对影响信用卡持卡人违约行为的因素进行理论分析。其次,基于理论分析,构建信用卡违约风险预测的指标体系。第三,基于XGBoost模型构建农商银行信用卡违约风险预测模型。第四,搜集某农商银行信用卡中心数据,对基于XGBoost的农商银行信用卡违约风险预测模型进行实证分析,并与常用的模型进行对比分析。第五,提出完善农商银行信用违约风险预测的对策建议。通过实证分析,本文基于行为金融学构建的指标对预测农商银行信用卡违约风险具有重要影响,并且构建的XGBoost模型有效提升了农商银行信用卡违约风险的预测能力。本文的研究结论如下:（1）基于行为金融理论及信息不对称理论分析农商银行信用卡违约风险的影响因素,构建包括消费行为、信用卡产品、持卡人特征、持卡人信息等特征的16项指标的信用卡违约风险预测指标体系。（2）本文构建的XGBoost农商银行信用卡违约风险预测模型具有最好的预测效果,对比当期农商银行常用的专家规则法,在查准率上提升0.018,在查全率上提升0.076,在准确率上提升0.059,在真负率上提升0.031,在AUC上提升0.083。（3）从信用卡违约风险指标来看,信息类因素指标对违约风险预测的影响具有较为重要的权重,其中历史违约情况、司法纠纷次数、刷卡金额波动等指标具有较为重要的影响。
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