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[期刊] 金融论坛
[作者]
杨胜刚 朱琦 成程
本文以德国某商业银行的真实客户信用数据为样本,将决策树方法应用于个人信用指标的筛选过程中,并与BP神经网络模型相结合构建成一个两阶段组合模型。研究表明,基于决策树—神经网络构建的个人信用评估组合模型对于测试样本的分类预测精度高于单一BP神经网络模型的分类预测精度。组合模型对于测试样本的总正确率平均值为75.45%,高出单一BP神经网络模型的总正确率近3个百分点。基于信息熵增益率分类原理的最优决策树挑选指标方法能合理去除非重要属性指标的干扰,使真正有效的属性指标输入神经网络主模型,提高模型分类预测的精准度。
关键词：
个人信用评估 决策树 神经网络 组合模型
[期刊] 中国内部审计
[作者]
虞伟健
当前，在经济处于下行的严峻形势下，进一步提升农村商业银行信用风险管理水平，促进资产质量提高显得尤为重要。本文基于大数据环境，从决策树和神经网络相融合的视角出发，对信用风险评估进行研究，旨在促进农商行信用风险管理水平的提升。
关键词：
大数据 决策树 神经网络 信用风险评估
[期刊] 上海金融
[作者]
冯铁军
个人信用评估技术是完善国家个人信用体系的重要一环。本文提出了基于遗传算法神经网络的个人信用评估模型 ,利用标准遗传算法和Solis&Wets算法的混合算法同时优化神经网络的结构和权重 /阈值。同时 ,本文在探讨个人信用评估指标的基础上 ,提出了模型实际应用所涉及问题的解决办法。
[期刊] 会计之友
[作者]
吴斌 叶菁菁 董敏
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果
[期刊] 会计之友
[作者]
吴斌 叶菁菁 董敏
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。
[期刊] 消费经济
[作者]
向晖 唐剑琴
本文采用bagging方法结合C4.5决策树算法进行消费者信用评估。在两个真实数据集上用5折交叉验证对基于bagging的决策树集成信用评估模型进行了测试,并与logistic回归、BP神经网络、支持向量机及基于boosting的决策树集成模型进行了对比。结果表明bagging集成可以明显提升决策树模型性能,在所有测试消费者信用评估模型中综合性能最高。
[期刊] 经济问题
[作者]
薛晔 蔺琦珠 任耀
选取我国２０１０年１月至２０１５年３月的月度相关数据，运用分布滞后模型对通货膨胀影响因素进行乘数效应分析，利用决策树算法对通货膨胀的影响指标进行筛选和优化，借助ＢＰ神经网络对通货膨胀风险等级进行预测。结果表明：动态乘数效应显著，且通货膨胀受流动性过剩、产出缺口、国房景气指数、人民币兑美元实际汇率滞后一期的动态乘数效应较大；所构建的决策树－ＢＰ神经网络模型比传统的ＡＲＩＭＡ模型分类准确率高、均方误差小且对短期通货膨胀风险等级的预测效果较为理想，有望为基于大数据的宏观经济实时预测系统提供新的构建思路。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李旭升 郭耀煌
本文研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器两种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在两个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与的神经网络模型进行了比较。结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势。
[期刊] 统计研究
[作者]
石庆焱
The paper presents a method to establish a new model to score personal credibility.It firstly establishes a model of neural network.And secondly uses Logistics regression to construct a final model by applying the result (probability of default) of the neural network model.The experimental analysis shows that the new model is more stable than neural network model, and the forecasting accuracy of the new model is higher than simply using Logistic regression method.
关键词：
信用评分 神经网络 Logistic回归
[期刊] 现代管理科学
[作者]
王纯麟 何建敏 钱苏丽
随着消费信贷的发展以及银行对信用风险的关注,个人信用评估已成为银行业研究的一个重要内容。目前信用评估的研究中多采用单一分类器,预测精度难以提高,因此文章提出了基于AdaBoost组合分类器算法的个人信用评估模型。与单分类器模型的比较结果表明,基于组合分类器的模型具有更高的预测准确率。
关键词：
信用评估 组合分类器 分类 数据挖掘
[期刊] 浙江金融
[作者]
黄月涵 华迎
智能投顾作为智能服务交易细分行业,缺乏动态用户信用评估,其投资建议难以匹配用户信用状况,有必要构建智能投顾用户动态信用评估模型。本文利用文献分析方法初筛指标,利用决策树模型进行指标筛选并构建模型。结果表明:模型预测精度较高,A类错误率较低,验证了决策树模型的有效性及人为初筛指标对降低数据挖掘偏差的作用。模型分类结果有助于智能投顾企业根据用户信用状况提出针对性投资策略,提升企业竞争优势。
[期刊] 征信
[作者]
黄宝凤 祁婷婷
在特征选择和特征衍生的基础上,分别基于特征扰动和XGBoost与Lightgbm的算法差异建立了四个单一模型;利用单一模型性能确定权重,构建了个人信用风险评估的线性组合模型。实证分析发现,有衍生特征的四个单一模型的AUC和KS均优于无衍生特征的四个单一模型,有衍生特征组合模型的AUC和KS均优于无衍生特征组合模型。实证结果表明,基于特征衍生的组合模型能显著提升个人信用风险评估的预测性能。
关键词：
个人信用风险评估 特征衍生 组合模型
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 胡开越 周云成 于丰华 冯帅
及时、准确地掌握水稻空间分布和种植面积信息对预测水稻产量、指导农业生产等农业活动起着重要作用。遥感技术因其快速、综合等优势,而被广泛应用于农作物识别领域。以沈阳市为研究区域,选取沈阳农业大学道南、辽中和沈北新区作为粳稻种植代表区域获取CART算法的训练样本,并结合粳稻移栽期的NDVI、EVI、LSWI数据,训练作物分割阈值,构建决策树初步提取出研究区粳稻空间分布信息。为进一步去除上述提取区域的其他地物信息,构建粳稻抽穗期和成熟期的植被指数、纹理、ISODATA非监督分类数据及其原始波谱特征的多特征数据集,利用BP神经网络对多组不同特征综合数据集进行粳稻分类提取,得到对分类精度贡献较大的特征和最佳分类数据集,并分别利用最大似然和BP神经网络分类法,结合决策树分类结果和实地样本数据,对最佳分类数据集进行分类结果对比和精度验证。结果表明:采用CART决策树和BP神经网络相结合的方法可以获得较高的分类精度,总体精度为89.1%,Kappa系数达到0.881。利用作物关键物候期中等分辨率影像,结合多时相波谱特征和植被指数,采用CART决策树和BP神经网络相结合的分类法能有效提高粳稻的分类精度,为基于传统机器学习模型的关键物候期遥感数据作物分类研究提供一条新思路。
[期刊] 会计之友
[作者]
周毓萍 蔡文娟 黄彬
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谌业文 李丽 王旭琴 胡尧
针对RBF神经网络算法因原始变量间强相关性带来的处理难度,与因子分析得分评估模型不能充分结合先验知识等缺陷,文章综合因子分析与RBF神经网络算法的各自优点,构建一种基于FARBF神经网络算法的企业资产质量评估模型,并给出了原始数据的同向化处理方法。实证案例分析与仿真试验结果表明该模型精度高于单纯的RBF网络算法,且该算法简化了神经网络结构,提高了网络训练速度与算法精度。
文献操作()
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文献计量分析
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