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[期刊] 消费经济
[作者]
向晖 杨胜刚
消费者信用评估模型的预测精度直接关系到信贷机构的损益、信用产品的开发和金融市场的繁荣。本文在分析了集成模型的整体性能与基分类器性能之间关系的基础上,提出了一种基于聚类的bagging集成消费者信用评估方法。该方法采用聚类算法来提升基分类器间的差异性,并选择几个精度较高的基分类器参与构建bagging集成模型。通过某商业银行信用卡数据进行实证的结果表明,该方法利用了集成模型的整体性能与基分类器的准确性和差异性之间的关系,降低了基分类器的选择成本,提升了集成模型的预测精度,对于商业银行控制消费信贷风险,促进消费信贷市场发展具有较好的效果。
[期刊] 消费经济
[作者]
向晖 唐剑琴
本文采用bagging方法结合C4.5决策树算法进行消费者信用评估。在两个真实数据集上用5折交叉验证对基于bagging的决策树集成信用评估模型进行了测试,并与logistic回归、BP神经网络、支持向量机及基于boosting的决策树集成模型进行了对比。结果表明bagging集成可以明显提升决策树模型性能,在所有测试消费者信用评估模型中综合性能最高。
[期刊] 消费经济
[作者]
向晖 杨胜刚
消费者信用评估模型的预测精度直接关系到信贷机构的损益、信用产品的开发和金融市场的繁荣。本文针对消费者信用评估单一模型的不足,基于不同模型在信用评估中的分类模式差异程度,选择了传统的线性判别分析模型和最新的支持向量机模型,运用线性方法构建了SVM-LDA组合模型。通过某商业银行信用卡数据进行实证的结果表明,组合模型有效提高了预测的精度和稳健性,对于商业银行控制消费信贷风险具有更好的适用性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
熊志斌
由于集成模型相比单一模型具有更高的准确性和稳健性而在信用评估领域中受到广泛关注。然而选择哪些单一模型作为基模型是关系到集成效果好坏的一个重要因素。本文提出了一种基于变量选择思想的基模型筛选方法,即从备选的单一模型中,利用基于相关性变量选择方法(CFS)筛选出合适的模型作为构建集成模型的基模型,通过这种方法选择的基模型,既保证了基模型具有较高的预测精度,又保证了基模型之间具有较大的差异性。在此基础上,通过堆栈集成结构方式,采用元学习策略方法,将所选基模型有效地融合在一起,构建了一个改进的信用评估集成模型。通过在不同信用数据集上的实验,验证了所提出集成模型的有效性和稳健性。同时,本研究成果也给学界和业界相关研究及决策提供了一种有益的思路和参考。
[期刊] 财会月刊
[作者]
陈美丽 傅魁
针对传统个人信用评估模型中指标构建不够全面,无法准确评估当前网络环境下消费者个人信用的问题,以第三方支付为突破口,立足于第三方支付背景下消费者个人信用数据所呈现的特征,在传统的个人信用评估体系的基础上首次引入个人社交关系等指标,重新构建一套个人信用评估指标体系。通过层次分析法确定各指标的权重,进而构建个人信用评估模型,结合案例分析,验证个人信用评估模型的可行性和有效性,对完善个人信用评估指标和建立新型的个人信用评估体系有着积极的作用。
[期刊] 浙江金融
[作者]
王海峰 张晓妮 石宝峰
运用模糊聚类与模糊识别相结合的方法,建立了P2P网贷客户信用评估模型,并结合"人人贷"平台746个借款样本进行了实证。通过测算新网贷客户与九个等级贷款客户中心向量之间的贴近度,确定了最大贴近度值对应的信用等级,即新网贷客户所属的信用级别,弥补了现有研究无法准确预测P2P网贷新客户信用等级的不足;运用熵权法求解了评价指标的权重,得出"X5信用记录"和"X3工作状况"是影响P2P网贷客户信用风险的关键准则。
[期刊] 浙江金融
[作者]
王海峰 张晓妮 石宝峰
运用模糊聚类与模糊识别相结合的方法,建立了P2P网贷客户信用评估模型,并结合"人人贷"平台746个借款样本进行了实证。通过测算新网贷客户与九个等级贷款客户中心向量之间的贴近度,确定了最大贴近度值对应的信用等级,即新网贷客户所属的信用级别,弥补了现有研究无法准确预测P2P网贷新客户信用等级的不足;运用熵权法求解了评价指标的权重,得出"X5信用记录"和"X3工作状况"是影响P2P网贷客户信用风险的关键准则。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢健民 秦琴
文章构建了一种基于粗糙集理论的创新过程中消费者需求决策的新模型,该模型通过构建决策树将消费者的需求聚类分层,利用粗糙集算法计算不同需求对消费者满意度的影响,得出各个需求的重要度排序以及需求的约简。该模型克服了传统粗糙集模型计算繁琐的瓶颈,最后通过实例研究验证了该模型的有效性和可操作性。
关键词：
技术创新 粗糙集 消费者需求 决策
[期刊] 征信
[作者]
张目 许素娟
针对Bagging算法下基于模糊积分的SVM集成方法在企业信用评估应用中存在的不足，提出一种基于改进模糊密度-Choquet模糊积分SVM集成的企业信用评估模型。该模型借鉴Boosting算法“注重”错分样本的基本思想，考虑SVM基分类器的总体错分程度，重新定义SVM基分类器的模糊密度，实现对模糊密度的改进；在此基础上，采用Choquet模糊积分作为SVM基分类器的结合方法，从而将基于Choquet模糊积分的SVM集成方法引入到企业信用评估中。实证结果表明，与传统方法相比，该模型的预测准确率更高，第一类错误率和第二类错误率更低；精确率、召回率、F1值和Macro-F1值等分类性能指标也明显占优，说明了该模型的可行性和有效性。
[期刊] 软科学
[作者]
黄静 薛书田 肖进
将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
[期刊] 软科学
[作者]
黄静 薛书田 肖进
将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
李志 江舟 周愉峰
将多属性决策方法与最优化方法相集成，研究了多配送中心选址优化问题。首先采用灰色聚类决策计算各候选地定性属性的综合评估值。再以选定配送中心的评估值均值最大化、系统成本最小化，以及配送中心容量利用率最大化作为３个优化目标，建立一个考虑需求点模糊需求、供应点与候选配送中心容量限制的三级供应链系统多配送中心选址模型。该模型被描述成了一个多目标的非线性混合整数规划模型。采用机会约束规划对模糊需求进行清晰化处理，并应用目标加权的方法将问题转化为单目标问题。通过算例验证了所提模型的可行性。在实际工作中，可根据决策者权重偏好得出令人满意的结果。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
尹梅 周国雄
针对烟草化学成分与烟草品质之间难以建立确定的数学模型的问题，提出了一种基于改进模糊聚类的烟草品质评价方法。该方法以烟叶样品的化学成分的差异性为依据，以模型分类结果与专家评吸结果的一致性为目标，利用模拟退火算法对现有的模糊聚类算法进行优化改进，建立基分类器；在此基础上，利用ＡｄＡ Ｂｏｏｓｔ将基分类器对于不同样本集的多个分类结果进行集成，形成最终的烟草品质评价模型。以１３０组烟叶作为烟草样本，测定了各烟叶样品中总糖、还原糖、总氮、烟碱、氧化钾、氯离子、蛋白质７种化学成分含量，并采用改进的模糊聚类方法与神经网络算法、模糊聚类算法进行对比试验，该方法的误检率为６．７％，具有提升小样本数据的辨识能力，．．．
[期刊] 商业时代
[作者]
张韵君 陈伟
信用风险是C2C电子商务进一步发展的瓶颈。现有电子商务环境下的信用评价体系存在诸多不利因素,如信用评价指标欠客观,信用评价等级过于简单,信用度与交易金额关联性不强,信用评价的真实性不充分,评价率不明确,对评价者本人的信用考虑不够等。基于消费者在消费过程中对整个交易的感知,考虑多方面因素,进行综合评价,在计算信用度时,对受信方的近期信用、信用度高的授信方、实际交易金额大的交易给予更高的权重,力图更真实客观的反映受信方的信用状况,降低消费者在电子商务环境下的实际交易风险和心理负担,以达成交易双方正常的商务关系。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴冲 郭英见 夏晗
信用风险管理一直是银行和其他金融机构最关心的问题之一。随着我国经济体制的改革深入、市场机制的建立与完善以及资本市场、银行业的迅速发展,现行的信用评估体制与方法赶不上经济改革发展的需要。本文建立了基于模糊积分的支持向量机集成方法,该方法综合考虑了子支持向量机的输出重要性。用此方法对商业银行的信用风险进行评估,并与单个支持向量机和最多投票原则的支持向量机集成进行比较,实证结果表明,本文提出的方法具有更高的分类精度,证实了该方法的可行性和有效性,为银行建立一套更加可靠的评估系统提供了理论依据。
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