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[期刊] 商业研究  [作者] 姜明辉  王欢  王雅林  
随着信用行业的发展以及贷款组合种类的不断增加,人们正在积极探索开发更加准确的信用评分模型。分类树是一种由计算机实现,基于统计理论的非参数识别方法。在阐述分类树的基本原理的基础上,结合国内外学者的研究成果将分类树与其他方法进行比较研究,从而分析了其对于个人信用评估的适用性。通过建立符合我国实际情况的指标体系,选取样本数据进行应用分析,证实了分类树在变量选择和分类准确度上明显优于其它方法。
[期刊] 国际金融研究  [作者] 莫茜  高峰  董纪昌  
本文将Logistic模型和马尔科夫链模型相结合,在Logistic模型的基础上综合考虑客户行为状态的变化,将其加入信用评估模型中,得到优于单一运用Logistic模型的结果,据此得到的动态信用评分,为商业银行信贷决策及客户关系管理决策提供更有力的依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 徐少锋  
随着我国经济的快速发展以及扩大内需战略方针的确立,商业银行等金融机构不断扩大信用规模,同时它们也面临着日益严重的信用风险尤其是个人信用风险。利用FISHER判别分析建立判别函数对个人信用进行评估,是一种有效的信用风险管理方法。本文以FISHER判别分析为出发点,对个人信用进行实证评估,探讨了该法的现实有效性。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 姜明辉  王雅林  赵欣  黄伟平  
本文阐述了k 近邻判别分析法的基本思想 ,对该方法运用于个人信用评估的适用性进行了分析 ,通过确定相应的评估指标体系 ,建立了基于k 近邻判别分析法的个人信用评估模型 ,使用一个小样本集数据对模型进行了应用 ,对模型应用中需要注意的问题进行了分析。
[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。
[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] 经济问题  [作者] 唐小果  李毓  
集成学习算法是一种基于统计理论以计算机实现的非参数识别技术。阐述了集成学习算法的基本思想,建立了基于Bagging集成学习算法的个人信用评估模型。通过确定相应的评估指标体系,使用一个小样本数据对所建模型的有效性进行了研究,结果表明,集成学习算法可以显著提高分类树的预测精度,且在个人信用评估的实践中具有较强的优势。
[期刊] 经济问题  [作者] 严太华  李斌  
在对目前个人信用评估方法分析的基础上,提出了对于信用评估的重要指标提取和模型参数选择这两个过程进行同步优化的方法,利用评估指标和评估模型参数的互相依赖关系来提高整个信用评估系统的分辨能力,并以支持向量机(SVM)为模型进行了实证检验。结果表明,同步优化方法能更好地提高模型整体的性能,分类正确率有明显的提高。
[期刊] 南方金融  [作者] 杜志刚  
以美国为代表的发达国家消费市场发展迅速,其中一个重要原因是其国内已经建立起一个较完整的个人信用体系,运用了较成熟的评估方法。我国在这方面起步较晚,缺乏经验。本文介绍了一些国外常用的评估方法,并结合我国银行个人记录现状提出一种评估方法。
[期刊] 经济与管理研究  [作者] 郑建平  
经济关系的契约化,是市场经济的一个重要特征。市场经济中的契约关系,维系着各方的权利和义务,严格履行这些契约,是市场经济正常运转的基本规则。为了保证这些契约的公正性和严肃性,就要有完备的法律规范和信用保障。从这个意义上
[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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王润华  
文章采用支持向量机研究了消费信贷中个人信用评估问题,建立了基于改进支持向量机的消费信贷个人信用评估模型,并利用部分数据对消费信贷中个人信用评估问题做了实证分析。实验结果表明:线性核的分类效果很不理想,采用高斯核的分类效果不如多项式好,采用多项式核进行分类效果比较理想。
[期刊] 软科学  [作者] 肖智  李文娟  
针对神经网络个人信用评估方法训练时间长和网络结构较复杂的缺点,提出基于粗糙集和神经网络的个人信用评估模型。通过对比实验,结果表明RS-ANN模型在个人信用评估中表现出了较优的预测效果;并对如何改进消费信贷中个人信用评估工作提出了一些建议。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 吴冲  王萤  郭英见  
随着我国经济的快速发展,个人信贷业务扩大,给银行带来收益的同时必然存在风险,针对传统个人信用评估方法的不足,鉴于支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,本文将这种方法应用到信用评估中,利用支持向量机的方法对个人信用进行实证评估,并与K最近邻模型方法进行比较,得出了该方法的可行性和优越性,为银行建立一套完善的评估体系提供依据。
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