基于模糊理论的信用综合评判在银行信贷系统中的应用

论文摘要

随着银行业务的日益发展,信贷业务也逐渐成为商业银行的一大重点。针对表面上没有太大区别的客户,银行该决定为哪个办理贷款业务,业务的数额多少等等,就成了一个非常重要的问题了。由于每个信贷客户的类型以及状况差异较大,要对不同的客户给出相应的信用评判也变得更为复杂,面临着许多新的困难。同时,客户的信用因素指标的确定跟客户所在的行业有关,而且大部分指标,很难用具体数值量化,只能根据大概的判断和估计得出好、一般或者不好等,存在很大的模糊性。这样的评级对于客户来说是不够精确的,误差的存在就会给信贷的建立带来一定的风险。本文的出发点就是基于这些信用因素的模糊特性,对其进行研究和开发,得出合适的信用评判方法和体系。本文将模糊数学中的模糊综合评判理论用到了银行客户的信用评判中,在对的模糊数学理论分析的基础上,结合银行信贷客户的独有特点,设计出银行信贷客户信用综合评判系统这一辅助性平台工具。本系统在客户信用详细资料的基础上,对其进行分析和计算,得到每个信用因素指标的权重指标即隶属度,然后再根据模糊数学的综合评判理论进行计算,得到评判的数值结果,并对应到相应的评语级,根据评判结果来决定信贷对象。最后,本文在系统设计方面,综合考虑银行业务的特点,使用J2EE技术和相关的架构思想,对整个设计进行落实。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景和意义
• 1.1.1 国内外现状
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 研究意义及算法优点
• 1.3 本论文主要工作
• 1.4 本文组织结构
• 第二章 相关研究
• 2.1 信用评判概述
• 2.1.1 信用评判的概念
• 2.1.2 现有的信用评判方法
• 2.1.3 目前信用评判的主要问题
• 2.1.4 本文采用的评判方法
• 2.1.5 评判指标和权重
• 2.2 信用评判的应用价值
• 2.3 模糊数学的发展过程
• 2.4 模糊理论
• 2.4.1 模糊理论概念
• 2.4.2 层次分析法
• 2.5 本章小结
• 第三章 信用模糊综合评判模块核心内容概述
• 3.1 信用评判体系建设目标和原则
• 3.1.1 信用评判体系的目标
• 3.1.2 信用评判体系的建设原则
• 3.2 信用评判的改进方法
• 3.3 客户信用的模糊综合评判工作流程说明
• 3.3.1 客户的区分确认和信用因素集模型建立
• 3.3.2 信用模糊综合评判指标和分类优选
• 3.3.3 客户信用精细描述
• 3.4 信用模糊综合评判算法描述
• 3.4.1 信用因素集合模型U 的确定
• 3.4.2 评语集合V 的确定
• 3.4.3 等级变换规则的确定与模糊综合评判矩阵的生成
• 3.4.4 信用因素相对重要性的权重系数Ａ的确定
• 3.4.5 模糊综合评判矩阵合成运算规则和决策模型说明
• 3.5 本章小结
• 第四章 信用模糊综合评判系统的概要设计
• 4.1 信用模糊综合评判系统的主要功能
• 4.2 体系结构
• 4.2.1 系统层次结构
• 4.2.2 系统信息类型
• 4.2.3 信用评判系统的概念结构
• 4.2.4 信用评判系统的结构模式
• 4.3 技术方案研究和设计
• 4.3.1 信用评判系统业务的操作特点
• 4.3.2 客户端技术方案研究和设计
• 4.3.3 应用层技术方案研究
• 4.4 信用模糊综合评判系统的整体架构和实现
• 4.4.1 概述
• 4.4.2 系统用例图
• 4.4.3 综合评判系统的软件功能需求
• 4.4.4 关键应用技术架构简介
• 4.4.5 信用模糊综合评判系统软件架构设计
• 4.5 本章小结
• 第五章 信用模糊综合评判系统的结构化设计
• 5.1 设计准则与策略
• 5.1.1 系统设计中模块化问题域分析
• 5.1.2 设计准则与策略
• 5.2 综合评判系统客户端界面设计
• 5.2.1 信用评判系统界面设计的基本原则
• 5.2.2 信用评判系统界面设计说明
• 5.3 综合评判系统应用层模块划分
• 5.3.1 数据管理加载模块说明
• 5.3.2 信用因素模型分析模块说明
• 5.3.3 信用因素数据等级变换模块说明
• 5.3.4 模糊矩阵合成运算模块说明
• 5.3.5 决策分析模块说明
• 5.4 综合评判系统数据层模型分析
• 5.4.1 数据流模型
• 5.4.2 数据字典
• 5.4.3 数据库描述
• 5.4.4 数据库逻辑设计
• 5.4.5 数据库物理设计
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献