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[期刊] 商业研究
[作者]
史宁
商业银行建立一套科学合理的个人信用评估模式和方法对控制信贷风险具有重要意义。研究表明,通过在非负约束权重的组合预测模型的权重求解计算中引入二次规划的神经网络解法,利用遗传算法对非负权重进行求解,得到的非负约束权重的组合预测模型,在商业银行进行个人信用评估中更具应用价值。
关键词：
商业银行 信用评估 组合预测模型
[期刊] 商业时代
[作者]
胡望斌 朱东华 汪雪锋
本文利用BP人工神经网络对商业银行针对个人的信用等级评价进行了探讨,建立了神经网络的评价模型,对此做出了实例分析。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
朱天星 于立新 田慧勇
本文通过蒙特卡洛模拟和层次分析法构建符合我国商业银行的个人信贷信用风险模型。通过蒙特卡洛模拟技术对准则层下的变量区间划分和赋值进行调试,保证其取值的合理性;通过层次分析法对目标层下的各个准则层以及准则层下的样本指标变量权重进行确定。最后对模型的模拟数值进行检验。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
谢行恒 陈玉芳
目前单一的个人信用评估模型发展的很快,而精确性与稳定性却不能同时具备,且第二类误判率的能力弱,本文立足于用线性和非线性方法在个人信用评估中体现的优势,选择具有代表性的logistic回归和径向基函数神经网络方法,通过加权组合对个人信用进行预测评估,提高了评估模型的精确性与稳健性。
[期刊] 征信
[作者]
张亚京 赵志冲
分组模型是指根据借款人的行为特征分出不同的客群，是信用评分模型开发中的重要一环，可以提升信用评分模型的精度。采用模糊C均值聚类和CART决策树两种方法对全部借款人进行分组，并对分组后的每个客群进行WOE数值转换和逻辑回归信用评分模型的构建，通过对比发现分组后信用评分模型的KS和AUC均有提升，其中模糊C均值聚类作为无监督学习方法也取得较好的模型性能。
[期刊] 征信
[作者]
张亚京 赵志冲
分组模型是指根据借款人的行为特征分出不同的客群，是信用评分模型开发中的重要一环，可以提升信用评分模型的精度。采用模糊C均值聚类和CART决策树两种方法对全部借款人进行分组，并对分组后的每个客群进行WOE数值转换和逻辑回归信用评分模型的构建，通过对比发现分组后信用评分模型的KS和AUC均有提升，其中模糊C均值聚类作为无监督学习方法也取得较好的模型性能。
[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] 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。
关键词：
个人信用评估 数据挖掘
[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] 管理科学
[作者]
李萌
以不良贷款率作为信用风险衡量标准,尝试构造商业银行信用风险评估的Logit模型,并结合t检验和主成分分析法对模型进行实证分析。结果表明,流动性与偿还能力对信用风险的影响作用最大,其后依次为赢利性指标、资本结构和财务杠杆指标、资产管理效率指标、现金流指标和成长性指标,资本市场表现和资产质量的影响并不显著。进而证明Logit模型具有非常可信的识别、预测及推广能力,是商业银行信用风险评估的有效工具。
关键词：
信用风险 Logit模型 主成分分析
[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] 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] 财经研究
[作者]
刘莉亚
面对全球经济、金融一体化的现实背景以及随之而来的白热化竞争态势,个人信贷业务将是我国银行业目前及未来发展的关键领域。为此,文章首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发,构建了一套产品水平的信用评分模型的整体分析框架,并将该框架具体应用于个人住房贷款产品;在此基础上,考虑到我国银行业的发展现状与评分模型的可实施性,设计了一个根据专家判断法的评分结果和定量模型法的评分结果进行相互校验的混合型个人住房贷款信用评分模型,并基于所收集的某股份制商业银行的样本贷款数据进行了部分验证工作,同时指出下一步的研究方向。
[期刊] 农村金融研究
[作者]
刘昕
目前,我国商业银行面临着很高的个人信用风险,每年因客户的失信行为造成的经济损失达上千亿元。面对信用风险,主体个人的信用分析成为商业银行个人消费信贷业务的核心工作,通过对个人的信用分析选取科学的个
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
张国政 陈维煌 刘呈辉
在消费者"贷款消费"意识不断增强的今天,伴随而来的风险问题也不断显现出来,特别是个人信用风险首当其冲。基于商业银行个人消费信贷的实际操作数据和Logistic回归模型,利用SPSS17.0统计软件构建个人信用评分模型。通过实证,测得借款人的年龄、婚姻状况、受教育程度等六项指标是影响个人信用风险的关键因素。最后,提出了防范个人消费贷款风险的相关建议。
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