基于决策树-BP神经网络的高净值客户价值评价  

作　　者：周毓萍[1] 蔡文娟[1] 黄彬[2] 

机构地区：[1] 武汉理工大学经济学院 [2] 丽水学院商学院

出　　处：《会计之友》2014年第16期13-17,共5页Friends of Accounting

基　　金：湖北省社会科学基金项目“十二五”规划资助课题:基于非合作博弈商业银行竞争力形成机理实证研究;湖北省金融统计协会课题(2013):基于客户协同创新的商业银行高净值客户价值评价体系;中央高校基本科研业务费专项资金项目:基于非合作博弈商业银行竞争力形成机理实证研究(项目编号:2011-Ib-121);武汉理工大学大学生创新项目:基于客户协同创新的商业银行高净值客户价值评价体系(项目编号:136815009)

摘　　要：现有研究运用三维图和BP神经网络模型等方法对客户价值进行量化评价,但没有结合高净值客户的特征及客户协同创新理论来综合评价,因此,文章在构建基于协同创新商业银行高净值客户价值评价指标体系的基础上,采用基于C5.0算法的决策树方法和基于BP算法的神经网络方法构建了更精确的组合模型,对各个评价指标进行综合量化评价,使商业银行更加合理地整合自身资源,充分利用筛选出的优质高净值客户协同资源,提高协同效率,降低协同成本。

关 键 词：高净值客户 客户协同创新 决策树 BP神经网络 

分 类 号：F830.5[经济管理—金融学]