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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Ying Wang (Dongguk Univ. Gyeongju) Young-Chan Lee (Dongguk Univ. Gyeongju)
저널정보
한국경영학회 한국경영학회 융합학술대회 한국경영학회 2018년 제20회 경영관련학회 통합학술대회
발행연도
2018.8
수록면
1,601 - 1,645 (45page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

Credit Risk Analysis Using the Big Data of Chinese Microfinance Company
Ying Wang ,  Young-Chan Lee 아시아연구 2021.11 학술저널

2018

Customer Credit Evaluation Using Big Data of Microfinance Company in China : A Comparative Study of Data Mining Techniques
Ying Wang ,  Young-Chan Lee 한국경영학회 융합학술대회 2018.08 학술대회자료

초록· 키워드

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As microfinance companies has focused on improving rural finance and helping SMEs to solve financing difficulties, it has received great attention from governments, scholars, and related institutions since its emergence. However, there are many factors constrained by the outside world, leading to frequent occurrence of various types of debt escaping and high loan default rate. All these have caused a higher risk of micro loan business. Therefore, how to establish a credit risk assessment model to reduce the credit risk of microfinance becomes an urgent issue at present. Data mining techniques can make inductive reasoning and automatically classify customers" credit risk levels. Thus, an application of data mining techniques to credit assessment models can solve some of the current credit risk issues faced by the microfinance industry. This study compares several commonly used risk assessment models and proposes a personal credit evaluation model based on data mining techniques using personal consumer loan big data of microfinance company in Chain. Specifically, decision tree, neural networks, and logistic regression were used to serve the research purpose. The results showed that decision tree has best prediction performance.
#Microfinance #Data mining methods #Logistic regression #Decision tree #Neural Network #Credit risk assessment

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Literature Review
3. Research Method
4. Empirical Analysis
5. Conclusion
References

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