哈尔滨银行客户行为分析模型方案Word下载.docx
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可撤销承诺贷款和不可撤销承诺贷款。
信用卡客户行为分析适用范围为:
丁香贷记卡-免息期内、丁香贷记卡-免息期外、卓展联名卡-免息期内、卓展联名卡-免息期外、易贷卡-免息期内、易贷卡-免息期外、贷记卡-其他-免息期内、贷记卡-其他-免息期外
二、 期限定义
1.活期存款
会计区间:
1天,2-7天,8-14天,15-30天,1-2月,2-3月,3-6月,6-12月,1-2年,
2年以上。
2.定期存款
期限区间:
1个月(含1个月),1-3个月(含3个月),3-6个月(含6个月),6-
12个月(12个月),1-2年(含2年),2-3年(含3年),3-5年(含5年),5年以上
间隔时间:
1个月后,2个月后,3个月后,4个月后,5个月后,6个月后…
3.贷款
第3页第3页第3页
三、 数据需求
1.活期存款数据需求
开户日、账户号码、产品类型、货币代码、业务条线、本金余额
2.定期存款数据需求
开户日、定期存款款项编码、客户编号、发行日期、到期日、货币代码、产品类型、业务条线、本金余额、合同期限、展期标识
3.贷款数据需求
日期、定期存款款项编码、客户编号、发行日期、到期日、货币代码、产品类型、业务条线、本金余额、合同期限、预计还款项、实际还款项、还款日、展期标识
四、 活期存款沉淀率
1.活期存款流失率定义
对特定的活期存款账户群体,若随时间推移,存款余额小于此前存款余额的最小值,则发生了活期存款流失。
2.活期存款沉淀率定义
活期存款的余额占活期存款总额的比率,是衡量商业银行存款稳定程度的指标。
3.活期存款沉淀率计算
活期对公存款可按以下账户类型:
集团、SME、同业、保证金、一般账户进行分析。
活期对私存款不区分账户类型。
方法一:
最低点法
活期存款沉淀率=1-累计流失率=1-∑流失率
选取人民币活期对私存款和活期对公存款为样本,对其自2007年7月1日至2010年
6月30日的存量账户的每日余额进行分析。
(1)计算存量账户的每日余额
计算每个账户2007年7月1日至2010年6月30日的每日余额。
账户\日期
1-Jul-07
2-Jul-07
3-Jul-07
4-Jul-07
……
28-Jun-10
29-Jun-10
30-Jun-10
A
30,000.00
28,175.95
26,821.43
B
2,800.00
2,848.97
7,808.89
11,588.44
第4页第4页第4页
C
3,498,700
3,500,000
450,000
D
5,500.00
6,023.50
…
(2)汇总批次账户每日余额
从2007年7月1日起,每天的存量账户为一个批次,汇总该批次账户每天的余额之和,各批次账户中不含新增账户。
日期间隔(天)
0123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839
800
1,000
余额(亿元)
900
某批次帐户每日余额图
某批次账户每日余额图:
(3)计算各会计区间内的存款流失率
对每批次曲线应用会计期限区间,取该会计期限区间内余额最小值,并计算该会计期限区间的存款流失率。
元9)00
.0_
874.5_
883.0_ 865.0_
859.5_
余额(亿
该批次账户初始余额:
900.0亿元
会计区间[1天]流失率:
(900-874.5)/900=2.8%
会计区间[2-7天]流失率:
0%(883.0大于前期最低点874.5,活期存款在此区间未流失)
会计区间[8-14天]流失率:
(874.5-865.0)/900=1.0%
第5页第5页第5页
会计区间[15-30天]流失率:
(865.0-859.5)/900=0.61%
(4)加权平均所有会计区间存款流失率
对各批次账户的初始余额为权重,对所有会计区间的存款流失率进行加权平均,得出各会计区间活期存款流失率。
会计区间
流失率
0天
0.0%
1天
0.4%
2-7天
1.4%
8-14天
1.1%
15-30天
2.0%
1-2个月
2.4%
2-3个月
1.9%
3-6个月
4.0%
6-12个月
5.7%
1-2年
5.6%
2年以上
0.2%
(5)计算活期存款沉淀率
按照活期存款沉淀率=1-累计流失率=1-∑流失率,计算各会计区间沉淀率。
沉淀率
100.0%
99.6%
98.2%
97.1%
95.1%
92.7%
90.8%
86.8%
81.1%
75.5%
75.3%
方法二:
LogNormal模型
第6页第6页第6页
对数正态分布(Lognormaldistribution)是当随机变量的对数正规的分布的时候产生的分布类型,对数正态分布起因于变量是大量的相互独立的,恒等分布的变量的积。
LogNormal基本模型为:
log𝑉
(𝑡
)=𝛼
+𝛽
𝑡
+𝜎
𝜀
其中,截距𝛼
,斜率𝛽
通过线性回归模型得到;
𝜎
为历史事件序列的变动率。
通过历史已有数据确定模型相关参数,并通过此模型进行未来数据预测。
确定的时间间隔t内,核心存款水平可用以下模型估算:
𝑙
𝑜
𝑔
𝑉
‒𝜎
𝜙
‒1(𝑞
)
其中,𝜙
‒1表示累积正态分布的反函数,𝑞
表示置信水平
(1)根据核心存款LogNormal模型推导
假设今天距离初始日期时间为𝑡
0天,明天距离初始日期间隔时间为𝑡
1天,则今天的核心存款水平:
𝑙
0)=𝛼
0‒𝜎
1
明天的核心存款水平:
第7页第7页第7页
从而有:
𝑙
1)=𝛼
1‒𝜎
𝑉
1)
log =𝛽
0)
–𝑡
0)‒𝜎
)( ‒ )
当𝑡
0为初始日期时,模型可变换为:
–𝜎
0) 1
其中斜率𝛽
和变动率𝜎
可通过已有历史数据和间隔天数线性回归得到。
最后可得:
(2)示例
log𝑉
1)=log𝑉
0)+𝛽
选取2010年8月23日至2011年11月23日期间的日存款余额数据,以2010年8月
23日为初始日期。
日期
时间间隔
存款余额
LN(今日余额/昨日
余额)
LN(今日余额)
23-8月-10
9,199,243,732
24-8月-10
9,192,017,942
-0.000785785
22.94160133
25-8月-10
2
8,973,092,591
-0.024105105
22.91749622
26-8月-10
3
9,094,010,204
0.01338559
22.93088181
27-8月-10
4
8,765,126,673
-0.036835007
22.89404681
28-8月-10
5
8,756,227,247
-0.001015838
22.89303097
30-8月-10
6
8,631,232,868
-0.014377779
22.87865319
...
15-11月-11
365
9,709,640,680
-0.036592926
22.99638511
16-11月-11
366
9,614,237,992
-0.009874153
22.98651096
17-11月-11
367
9,446,437,669
-0.01760742
22.96890354
18-11月-11
368
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