市場條件下電力客戶的信用分析與欠費預警研究.pdf

1、隨著電力工業(yè)改革進程的深入，電力公司所面臨的電力客戶的欠費問題，變得愈加嚴峻。為了保證電網(wǎng)公司資金的正常運轉(zhuǎn)以及效益，電力客戶的信用管理顯得十分必要。
　　 首先，為了解決電力公司在電費交費問題上所處的被動局面的問題，借助于電力公司的內(nèi)部信息和公開的社會信息，設計了適于電力企業(yè)使用的信用評價體系。其中，基于量化度量電力客戶信用差異的需要，利用電費數(shù)據(jù)庫的交費紀錄對其進行數(shù)據(jù)挖掘，設計了變現(xiàn)動態(tài)信用評估算法。它客觀性強，能較好地區(qū)

2、分電力客戶欠費、拖費、正常交費以及還款與不還款、還款及時性等各種復雜的繳費行為所表現(xiàn)出來的信用差異?？紤]到電力企業(yè)信用評估量大，且要求每月一次，評估頻繁的特點，以及企業(yè)內(nèi)部信用管理成本的控制問題，設計了由抄表員負責的信息收集卡，運用電力公司的人力資源，有效地解決了電力客戶信用信息收集難的問題。
　　 其次，利用主成分分析方法或突變理論等綜合評價方法，完成了對眾多用戶的信用評估從而實現(xiàn)客戶細分管理的要求。采用信用風險分析方法，通過

3、對歷史數(shù)據(jù)的訓練，建立了多個用戶信用風險判別模型(如Beyes，ANN，ANFIS等)，它們能根據(jù)及時掌握的最新用戶信用特征信息，有效地診斷用戶的信用類別，從而達到有效防范信用風險的目的。在實際運行中，模型判斷的正確率達85％以上；此外，還建立了Logistic判別模型，實現(xiàn)對電力客戶的違約概率進行估計與判斷。
　　 最后，在對用戶拖欠費歷史紀錄及其原因進行深入分析的基礎上，設計了統(tǒng)計預警方式下的欠費預警指標及預警標準。它具有指