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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/6144
標題: | 以信用卡資料庫建構信貸預測模型 Constructing Credit Loan Forecasting Model By Using Credit Card Database |
作者: | Chun-Yi Ho 何俊億 |
指導教授: | 任立中 |
關鍵字: | 資料庫行銷,層級貝式統計,Logistic迴歸,Probit迴歸, Database Marketing,Hierarchical Bayesian,Logistic Model,Probit Model, |
出版年 : | 2013 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 企業與顧客建立關係後,企業遂能依據資料庫記錄顧客相關的交易行為,透過資料庫行銷的方式與顧客互動,挖掘顧客潛在的購物需求,提高企業的獲利空間。而本研究以國內某銀行信用卡資料庫為研究範圍,資料類型包含顧客的人口統計變數與刷卡交易記錄等,試圖從顧客過去的交易情況進行價值分析,並先假設影響顧客出現資金需求的變數是否對於顧客辦理信用貸款具顯著影響力。
因此,本研究的目的在於找出顧客出現資金需求的原因,並配合研究主題與模型規劃的適切性,首先將每一位信用卡使用者視為可能出現資金需求的潛在顧客,實證上的作法為以2012年5月為基準,挑選出實際辦理信貸與否的兩組人員如基本組與信貸組,根據信用卡顧客的交易行為模式與假設的顯著變數,建構機率預測模型判讀顧客辦理信用貸款的可能性。對於銀行業者而言,實質的意義在於當顧客出現資金需求的訊號時,能搶先其他同業以正確的時間點進行行銷活動的推廣,增加目標客群來本行辦理信貸的機會。在建構機率預測模型的選擇上,本研究採用Logistic和Probit迴歸模式進行配適,並比較兩者的預測能力高低。 The main purpose of this study is to construct credit loan forecasting model based on the database of customer transaction history, it could help banks to execute timely marketing approach to those who are highly demanding of credit loan. Through interaction with customers, we can find out the target customers to launch marketing mix to improve profit margins. And the types of data contain customer demographic variables and credit card transaction records. We analyze customer value through two indices by past transactions and assume different customer transaction behavioral variables to fit the model to see which variable does really have a significant influence of credit loan applying. Therefore, the purpose of this study is to identify the potential reasons why customer would apply credit loan. In the choice of constructing probability forecasting model, we use logistic and probit model and thus compare the credit loan hit rate of both. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/6144 |
全文授權: | 同意授權(全球公開) |
顯示於系所單位: | 國際企業學系 |
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