基于数据挖掘的商业银行对公信贷资产质量审计研究

被引：21

作者：

吕劲松 ^{[1
]}

王志成 ^{[2
]}

隋学深 ^{[3
]}

徐权 ^{[2
]}

机构：

[1] 审计署重庆特派办

[2] 审计署金融审计司

[3] 审计署审计科研所

来源：

金融研究 | 2016年 / 07期

关键词：

数据挖掘; 商业银行; 资产质量; 审计;

D O I：

暂无

中图分类号：

F832.4 [信贷]; F239.4 [各类审计];

学科分类号：

1201 ; 020204 ; 1202 ; 120201 ;

摘要：

根据商业银行信贷资产质量审计问题的特点,本文研究构建了商业银行信贷资产质量审计属性选择、决策树和支持向量机等数据挖掘算法体系。以A银行对公信贷实际数据为基础,运用定性的经济涵义和量化的属性选择算法,对其进行属性选择分析,并结合商业银行数据库中数据特点,完成数据预处理工作。对经过预处理后的数据集,进行关联规则和分类模式挖掘分析,通过在A商业银行的审计实践应用,识别出了一定金额影响该行资产质量的贷款记录,取得切实的审计成效。

引用

页码：150 / 159

页数：10

共 13 条

[1] 一种预定义规则的数据挖掘方法在商业银行审计中的应用 [J].