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[期刊] 管理现代化
[作者]
林汉川 张万军 杨柳
将随机森林与Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型相结合，研究了大数据环境下的个人信用风险评估问题，对用户画像构建、大数据预处理方法、风险计量模型以及评分系统开发步骤等关键技术进行了讨论，并对应用前景进行了展望。
关键词：
大数据 个人信用风险评估 随机森林
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
向晖 杨胜刚
从系统论的角度总结了个人信用评分发展的前沿问题,从数据预处理、指标体系筛选、以及模型设计三个方面对个人信用评分关键技术的最新研究成果进行了细致分类和综合比较,从而指出个人信用评分研究中存在的难点以及未来发展方向。
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
叶春蕾
为解决大数据环境下高校图书馆服务面临的海量数据分布式存储、多样化数据源分布式管理以及简易灵活的大数据服务应用问题,本文深入分析大数据处理研究内容、Hadoop生态系统以及高校图书馆大数据服务需求,提出一种基于Hadoop的高校图书馆大数据整体技术框架,构建高校图书馆海量数据分布式存储管理、多样化数据源分布式管理和多样化服务管理。该技术框架充分考虑大数据环境下高校图书馆大数据特征、数据存储、数据管理及服务处理等方面的变化,能够在一定程度上解决高校图书馆大数据服务的关键技术问题。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
杨春霞 王妍 朱鹏渭
为了提高信用风险评估的准确率,应用支持向量机(SVM)来建立信用风险评估模型。针对SVM模型性能的优劣与参数的选择密切相关,提出对传统的果蝇优化算法(FOA)进行改进,采用改进的果蝇算法优化支持向量机的参数,并将该模型的评估结果分别与网格法、遗传算法(GA)和果蝇算法(FOA)优化SVM参数的评估结果对比。实验结果表明:使用改进的果蝇算法优化后的支持向量机模型的评估准确率更高,更适合用于信用风险评估。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
杨春霞 王妍 朱鹏渭
为了提高信用风险评估的准确率,应用支持向量机(SVM)来建立信用风险评估模型。针对SVM模型性能的优劣与参数的选择密切相关,提出对传统的果蝇优化算法(FOA)进行改进,采用改进的果蝇算法优化支持向量机的参数,并将该模型的评估结果分别与网格法、遗传算法(GA)和果蝇算法(FOA)优化SVM参数的评估结果对比。实验结果表明:使用改进的果蝇算法优化后的支持向量机模型的评估准确率更高,更适合用于信用风险评估。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
顾清华 宋思远 张新生 暴子旗
在个人信用违约风险与日俱增的背景下，为了使企业准确识别个人信用风险，本文提出了基于改进BS-Stacking模型的个人信用风险评估方法。针对个人信用风险数据的特点，首先对数据使用改进后的Borderline SMOTE-2算法进行过采样处理，然后使用网格搜索算法对分类器进行参数寻优，为了寻找模型的最优组合，使用逻辑回归对基模型进行贡献度分析，从而确定Stacking模型。实验表明所提出模型与各类集成算法相比，在个人信用风险评估违约样本的识别率上以及稳定性等各类指标上均有最好表现，验证了模型的有效性。
[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] 征信
[作者]
周永圣 崔佳丽 周琳云 孙红霞 刘淑芹
提出基于XGBoost算法的随机森林模型(即XGBoost-RF模型),以评估个人信用风险。将德国信用数据集作为数据样本,引入XGBoost算法处理数据样本,依据其得出的重要性得分筛选个人信用风险评估指标;基于所得指标,运用随机森林算法(RF)对数据样本进行分类,并分析了指标特点及分类性能。研究结果表明:实务中个人信用风险评估指标体系对"人脉关系"指标关注欠缺;无论从成本还是预测效果来看,改进的随机森林模型即XGBoost-RF模型都展示了较好的可行性和优越性。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
张在美 吕娟 刘彦
针对个人信用数据不平衡、类间重叠、类型多样性等特点，运用优化的辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)、梯度提升决策树(GBDT)分别进行数据过采样、学习与分类，在此基础上构建个人信用风险评估模型。依据金融及大数据相关竞赛平台提供的两个信贷数据集进行实证，从AUC、G-mean、Recall等指标出发考量模型的性能。结果显示，模型使用新的过采样技术生成的样本与原始样本非常接近，对违约样本及总样本的识别性能均优于对照模型。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
邱泽国 贺百艳
在大数据背景下，信用机构拥有越来越多维度的贷款人数据，高维数据给构建信用风险评价模型带来了诸多难题。传统意义的信用风险评价模型日渐失效。利用中国银联信用数据作为研究样本，基于Lasso-RF两阶段特征选择，选取逻辑回归、支持向量机、随机森林、决策树等常用的信用评估分类算法，分别从准确率、精确率、召回率和F1值4个指标检验两阶段特征选择的有效性。实验结果表明：基于Lasso-RF两阶段特征选择方法较原始数据集在分类器的4个性能指标上均有所提升，证明了两阶段特征选择方法在个人信用风险评估上具有更好的分类效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周寿彬
文章首先讨论反常扩散方程的概率密度函数的特征,在扩散理论中引入扩散控制与违约强度两个函数,提出给予反常扩散模型的信用风险评估方法,为管理者进行个人信贷风险的评估提供了决策数据。然后通过与传统评估模型的评级效果进行对比,考察基于反常扩散模型在风险评估中的适用性。该评估方法以违约概率及置信区间半径最小化为目标,尽可能地让银行和个人的经济损失降到最低,继而实现信贷资源的优化配置。
[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] 财会月刊
[作者]
宋丽平 张利坤 徐玮
Ｐ２Ｐ网络借贷是由互联网和Ｐ２Ｐ借贷相结合的一种新型金融服务模式。个人信用风险是指Ｐ２Ｐ网络借贷平台的借款人无法偿还贷款的风险，这是Ｐ２Ｐ网络借贷平台面临的主要风险。借款人自身的客观条件、还款能力、历史表现都会对Ｐ２Ｐ网络借贷个人信用风险产生重要影响。本文针对Ｐ２Ｐ网络借贷平台的特点，确定个人信用风险评估指标，并以平台借款人个人信用等级作为预测输出目标，创建ＢＰ神经网络模型，使贷款人和网贷平台能够更好地了解借款人的信用状况。
[期刊] 上海金融
[作者]
郑昱
本文以在浙江省随机抽样的506个自然人样本为研究对象,运用传统的非线性统计模型——Probit模型对个人信用风险进行实证研究,并采用分类预测正确性检验对模型的效力进行比较分析,从中得出实证研究结论和建议,以期为我国个人信用评估方法和体系的完善提供一定的理论参考和实践借鉴。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
刘璇 张蕾 刘钟 陈彦洁
将数据挖掘技术有效地运用在企业信用风险评估过程中，能够对企业的历史经营数据展开深入研究，分析企业是否会出现欺诈或信用风险，并预测未来的信用水平，进而采取科学合理的监督手段和措施在发生信用风险之前展开相应的管控，促进我国整体市场经济的稳定健康发展。
关键词：
数据挖掘技术 企业信用 信用风险评估
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