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[期刊] 统计与决策
[作者]
王重仁 韩冬梅
针对互联网信贷行业的个人信用风险评估问题,文章提出了一种基于贝叶斯参数优化和XGBoost算法的信用评估方法。方法包括五个步骤:数据预处理、特征选择、超参数优化、模型训练、模型预测和评估。实验结果表明,本方法的预测效果优于对比算法(Logistic回归、支持向量机,随机森林、神经网络),同时贝叶斯参数优化方法优于网格搜索法和随机搜索法。因此本文提出的信用评估方法,可以更好区分违约用户,有助于更好地识别用户的违约风险。
[期刊] 软科学
[作者]
肖智 李文娟
针对神经网络个人信用评估方法训练时间长和网络结构较复杂的缺点,提出基于粗糙集和神经网络的个人信用评估模型。通过对比实验,结果表明RS-ANN模型在个人信用评估中表现出了较优的预测效果;并对如何改进消费信贷中个人信用评估工作提出了一些建议。
关键词：
粗糙集 预测正确率 神经网络 信用评估
[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] 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] 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] 现代管理科学
[作者]
鞠传霄
文章基于国内外关于互联网时代个人信用评估的理论和实践,结合对芝麻信用的个人信用评估机制的重点分析,研究了互联网时代我国的个人信用评估问题,对我国信用评估机制建设中存在的问题进行了思考,并尝试给出相应的政策建议。
关键词：
互联网 个人信用评估 芝麻信用
[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] 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] 中国金融
[作者]
武安华
现代信用的形式主要包括商业信用、银行信用、国家信用、国际信用、消费信用等。随着互联网技术的日益成熟，人们的生活逐渐互联网化。互联网促使社会信任结构转变，为信用服务提供了有力支持，并推动了新的信用形式即互联网信用的形成。互联网信用缺失问题在互联网交易中，买方与卖方之间信息不对称引起＂柠檬问题＂的产生。
[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] 技术经济
[作者]
肖智 李文娟
本文针对信用评估指标维数较高的问题,运用主成分分析与支持向量机理论建立了一个新的个人信用评估预测模型。为反映该模型在信用评估分类方面的优越性,又分别建立了基于神经网络、K近邻判别分析等多种理论的信用评估模型,并用同一组数据对不同的模型分别进行训练,然后比较其预测分类正确率。实验结果表明,基于主成分分析与支持向量机理论的个人信用评估模型具有较优的预测分类正确率。
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