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[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] 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]
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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] 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。
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