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[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] 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] 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] 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] 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] 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] 企业经济
[作者]
毛军权
建立科学完善的个人信用评估体系是当前社会经济发展的重要环节,而个人信用评估技术又是个人信用评估体系的关键领域之一。文章基于个人信用评估的模糊性,建立了模糊综合评价模型来实现对个人信用进行评估,为个人信用评估提供了一种可行的科学方法,具有广泛的应用前景。
关键词：
个人信用评估 评估方法 模糊综合评价
[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。
[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] 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] 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] 管理现代化
[作者]
萧超武 蔡文学 黄晓宇 陈康
信用评估是商业银行控制和防范信贷风险的关键途径,针对当前个人信用评估模型多使用单一分类器,容易导致过拟合且预测精度有限的问题,提出了基于随机森林组合分类算法的个人信用评估模型,并在实证分析中与KNN、RBF-NET、SVM等单分类器模型以及组合模型GBDT比较,发现基于随机森林组合分类器模型,在个人信用评估的应用中,具有更高的预测精度和稳定性。通过对特征变量评价发现,贷款者个人信息中现有账户状态(透支或有余额等情况)、信贷期限、信贷历史记录、贷款金额对信用风险预测准确率有显著的影响。
关键词：
个人信用评估 随机森林 特征变量评价
[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。
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