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基于人工智能的Lasso-GBDT信用卡风险评级方法

2022-05-15分类号:F832.2

【作者】司孟慧  郭威  陈传龙  
【部门】中央党校(国家行政学院)  中央党校(国家行政学院)经济学教研部  
【摘要】在信贷信息不对称现状下,构建可靠的个人信用评分模型等信用评级方法评估贷款人的信用违约风险水平具有重要的现实意义。论文将具有互补性的Lasso-GBDT模型组合引入个人信用评级,发现Lasso-GBDT组合模型能够准确地筛选出重要变量;通过对商业银行个人信用评级进行实证分析发现,相较于Lasso-RF模型,LassoGBDT模型更能在抓住信用风险关键因素的基础上准确预测信用卡违约状况。
【关键词】人工智能  信用评级  Lasso-GBDT组合模型
【基金】国家社会科学基金重大项目“重大国际和地区金融危机发生机理、预警机制和防范政策研究”(编号:18VFH004)的研究成果
【所属期刊栏目】农村金融研究
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