王国柏/中国水电建设集团(唐山)房地产开发有限公司

住房贷款客户信用状况与个人信息的关联分析

王国柏/中国水电建设集团(唐山)房地产开发有限公司

针对我国住房贷款担保公司信贷资产质量下降和风险加大的客观情况，本文利用Apriori算法对住房贷款担保公司个人信贷数据进行了关联分析，分析和挖掘出客户数据中属性的频繁模式和关联关系。分析结果表明，收入、教育水平、职业和贷款利率是影响住房贷款客户信用等级的四个重要依据，担保公司在评估一个新客户的信用风险等级时，要重点考虑和评估这四个因素。

住房贷款；信用等级；风险分析；关联规则；Apriori算法

一、绪论

近年来，信贷资产质量下降日趋成为住房贷款担保行业一个亟待解决的重要问题。因而，针对我国住房贷款担保公司信贷资产质量下降和风险加大的客观情况，建立完善的信用风险管控机制已成为刻不容缓的任务。大量研究表明，分析影响贷款客户信用等级的因素，在贷款前对客户进行信用评估是降低住房贷款担保公司风险的有效方式。随着科技的发展，住房置业担保公司积累了大量的贷款客户数据，建立了相应的数据仓库。并基于该数据仓库，利用数据挖掘、大数据分析和可视化等技术，逐步展开分析，以期挖掘和分析出数据中隐含的、有价值的信息，并基于此建立客户信用评估指标和模型，以指导对未来贷款客户信用的风险评估和决策。……