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基于银行活期储蓄负债资本预测模型的研究

作　者: 杨帆
导　师: 王玉英
学　校: 西安建筑科技大学
专　业: 应用数学
关键词: 余额预测聚类简单季节模型时间序列客户细分 RFM模型
分类号: F832.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 15次
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内容摘要

商业银行的资本包含自有资本和负债资本。活期存款是负债资本的主要部分，也是商业资本的主要来源，约占商业资本的40%。现在，随着银行资本流动速度的加快，对资本的预测变的尤为重要。随着信息技术发展带来数据量的暴增，数据分析、数据挖掘在实际应用达到了一个新的、高的水平，使负债资本预测的准确性变得更高。传统的预测方法是估计负债资本，是粗略的估算，没有对不同类别的客户进行差异性分析。另一种预测方法是对每个客户账户建立时间序列模型，计算客户账户的余额值，并且求和，此方法计算的代价太大，而且由于随机性和不可预测性较大，导致模型的可用性下降。本课题针对这种问题，提出了新的预测方法，做了客户细分模型，包含稳定客户细分模型和客户账户交易习惯细分模型。本课题是精准描述银行活期储蓄负债资本的研究。活期负债资产的准确预测能给银行带来更优质的决策和更高的利润。在本课题中，包含着客户的细分，交易行为的细分和时间序列分析，这些分析也能给银行在其他方面做出更好的决策或是产品，其中的客户细分模型在客户关系管理中也是有很高的应用价值。本课题主要用的方法有k-means方法、twostep方法、决策树和时间序列的简单季节模型。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
1、绪论  8-14
  1.1、背景知识  8-9
  1.2、目的和意义  9-10
  1.3、现状  10-12
    1.3.1、国外的研究现状和水平  10-11
    1.3.2、国内的研究现状和水平  11-12
  1.4、课题的主要的内容和工作量  12-13
  1.5、论文的结构安排  13-14
2、基础知识的介绍  14-24
  2.1、算法  14-21
    2.1.1、RFM 模型  14-15
    2.1.2、时间序列  15-19
    2.1.3、聚类算法  19-21
  2.2、数据准备、容纳、分析工具的介绍  21-24
3、活期负债预测模型的设计  24-36
  3.1 建立模型的目的与模型的设计  24-26
    3.1.1 时间序列分类的不足  24-25
    3.1.2 用消费习惯分类替代时间序列分类  25
    3.1.3 余额预测模型的设计流程  25-26
  3.2 建立预测模型的流程  26-32
    3.2.1 稳定客户的细分模型  26-28
    3.2.2 交易行为相似的客户细分模型  28-30
    3.2.3 时间序列模型  30-32
  3.3 模型的分析  32-34
  3.4 本章总结  34-36
4、建立银行活期用户余额预测模型及其实验结果  36-50
  4.1 客户细分模型  36-40
    4.1.1 稳定客户细分目的、指导  36-37
    4.1.2 稳定客户细分模型、数据清洗、转换、重构  37-38
    4.1.4 模型理解  38-40
  4.2 客户交易行为细分模型  40-43
    4.2.1 客户交易行为细分目的、指导  40-41
    4.2.2 客户交易行为模型、数据清洗、转换、重构  41-42
    4.2.3 客户交易行为类别的数据理解  42-43
  4.3 时间序列分析模型  43-47
    4.3.1 时间序列目的、指导  43
    4.3.2 时间序列模型的建立  43-45
    4.3.3 对比不同类别的序列理解  45-47
  4.4 模型结果的分析和总结  47-50
5、总结  50-52
  5.1 预测模型的总结  50-51
  5.2 展望  51-52
致谢  52-54
参考文献  54-57

基于银行活期储蓄负债资本预测模型的研究

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