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[期刊] 工业工程
[作者]
冯建 邱菀华 Janusz Starzyk
讨论了自组织学习阵列用于解决个人信用卡申请的风险评估问题。建立了16层、每层14个格点的阵列模型,每个格点都执行基于信息熵估计的学习算法,根据所有格点的统计权重信息对输入数据进行分类,从而可通过训练后的阵列网络确定个人信用卡申请的风险,据此做出决定。在试验数据上的应用表明:与传统神经网络方法相比,该方法可产生更好的结果。
关键词：
自组织学习阵列 熵 信用卡申请 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] 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] 征信
[作者]
葛伟平 王敏
从背景、建模思路、模型指标体系构建,以及实际建模过程中的样本选择、建模数据安全防范、数据处理和变量特征分析、模型训练及检验、模型比较和模型结果应用等方面,描述如何使用信用卡申请表数据、支付类数据、互联网信贷类数据,进行数据融合建模,来解决传统信用卡申请评分模型辨识精度低及排序性差的问题,以覆盖更多的互联网申请用户和减低不良率。
[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] 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] 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] 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] 经济问题
[作者]
唐小果 李毓
集成学习算法是一种基于统计理论以计算机实现的非参数识别技术。阐述了集成学习算法的基本思想,建立了基于Bagging集成学习算法的个人信用评估模型。通过确定相应的评估指标体系,使用一个小样本数据对所建模型的有效性进行了研究,结果表明,集成学习算法可以显著提高分类树的预测精度,且在个人信用评估的实践中具有较强的优势。
[期刊] 征信
[作者]
王润仓 何云 张乾 陈秀权
随着我国信用卡市场的不断拓展,信用卡信用风险发生的频率也越来越高。根据博弈理论,要防范信用风险,必须按"重复博弈"的要求对信用建设进行新的制度安排,即建立健全个人信用信息基础数据库。个人信用信息基础数据库的建立运行,将个体之间的单次博弈变为申请人与发卡银行整体之间的重复博弈,对防范信用卡信用风险具有重要的意义。目前,我国个人信用信息基础数据库存在信用体系覆盖面小,个人信用信息采集不全、质量不高、更新不及时,欠缺准确有效的个人信用评估系统等问题。因此,应加大信息采集力度,加强数据库信息管理工作,建立科学规范的个人信用评估体系,进一步加强我国个人信用信息数据库建设。
关键词：
个人信用信息 数据库 信用卡 信用风险
[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] 中国远程教育
[作者]
赵剑
当前关于网络学习模式的研究,以分离还原的研究居多,综合实践的研究较少;应然研究多,实然研究少。本文在对当前三种主流的网络学习模式分析的基础上,提出,这些学习模式只具有局部的合理性,不能作为网络学习的总体模式出现,“控制—自组织模式”才是网络学习的可行模式,并对“控制—自组织学习模式”的概念及特征进行了阐述。
关键词：
网络学习模式 控制 自组织
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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