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[期刊] 金融理论与实践
[作者]
李进
绿色信贷信用风险评估过程面临复杂性、非线性以及不确定性等问题,现阶段商业银行采用的传统评估方法较难适用。为此,将组合分类前沿研究领域的随机森林算法应用到该评估过程中,在建立较为全面、综合的评估指标体系的基础上,构建了基于随机森林算法的绿色信贷信用风险评估模型,并以重污染行业上市公司为对象进行了实例分析。与传统模型评估结果的对比表明,该评估模型实现速度更快,评估准确率更高,较为有效地提升了评估效率。
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 特区经济
[作者]
马梦晨
本文以上市公司信用风险为研究对象，从wind数据库沪交所挂牌的上市公司中选取340所中小企业，从六个方面构建包含28个二级指标的信用风险评价指标体系。参考目前国际上主流评价方法的研究，选择传统统计模型与机器学习方法对中小企业信用风险进行建模分析。结果表明，随机森林对数据进行SMOTE平衡后的测试集预测准确率最高，准确率可达到94.23%。
关键词：
上市公司 信用风险 机器学习 随机森林
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[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] 金融理论与实践
[作者]
于晓虹 楼文高
Ｐｅｅｒ ｔｏ Ｐｅｅｒ（Ｐ２Ｐ）网络借贷是一种新兴的互联网金融模式。根据已有的非均衡少量样本，分别采用随机森林分类和回归算法进行建模，结果表明：模型对各级风险样本的识别正确率均达到了１００％，具有很好的实用价值和预测能力，讨论了各个评价指标的重要性及其与信用风险之间的非线性关系，分析了现有的用神经网络建模文献存在的主要问题。研究结果为Ｐ２Ｐ网贷发展提供了理论依据和实践基础。
[期刊] 中国金融
[作者]
马晓微 陈慧圆
绿色信贷风险预警指标的筛选既要体现商业银行信贷风险的一般性,又要考虑绿色信贷风险的特殊性,同时以科学性、系统性、预测性及可操作性为原则随着经济社会的不断发展,环境问题日趋严重。作为经济系统核心组成部分的银行业,其发展势必会受到环境问题影响,而"绿色信贷"作为对商业银行社会责任的强调,通过金融业的意识行为引导资金流向,促使社会主体减少对环境的破坏,抛弃粗放型经济增长方式,在全社会形成科学、和谐的可持续发展机制,成为银行业改革与创新的主题。
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
姚淑琼 强俊宏
利用2009年杨凌区三家农村信用社的实地调研资料进行了农户小额信贷信用风险评估的实证研究,对指标变量分别进行正态性检验、差异性检验和多重共线性检验,利用MATLAB7.0软件建立了8—14—1结构的BP神经网络农户信用风险评估模型。模型对训练集样本的总体判别正确率为100%,对测试集样本违约类农户的预测正确率达90%,总体正确率达84.09%。准确度较高,能够为农村信用社识别农户信用风险提供较好的依据。
关键词：
小额信贷 信用风险 BP神经网络
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
李云燕 殷晨曦
信贷绿色化现已成为主流趋势,如何严防绿色信贷信用风险,亟须深层次的风险管理创新。笔者以构建绿色信贷信用风险转移的理论分析框架为首要目的,聚焦解决商业银行绿色信贷贷后阶段的信用风险管理难题。以绿色信贷稳步扩张的发展现状为切入点,构建GCRT优化模型,比较分析不同路径下的绿色信贷信用风险转移效率和稳定性,从理论层面论证商业银行进行跨机构类型的信用风险转移是管控绿色信贷信用风险的有效手段。研究结果表明:商业银行将信用风险转移到非银行类金融机构可以大幅减少因绿色信贷而承担的信用风险;GCRT的交易费用越低,风险转移越充分,且转移效率越高;绿色信贷信用风险的有效转移能提升信贷资产质量,促进资金流向优质环保企业,增强金融稳定性,以及提高商业银行进一步发展绿色信贷的积极性。
关键词：
绿色信贷 信用风险转移 路径选择 稳定性
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
李云燕 殷晨曦
信贷绿色化现已成为主流趋势,如何严防绿色信贷信用风险,亟须深层次的风险管理创新。笔者以构建绿色信贷信用风险转移的理论分析框架为首要目的,聚焦解决商业银行绿色信贷贷后阶段的信用风险管理难题。以绿色信贷稳步扩张的发展现状为切入点,构建GCRT优化模型,比较分析不同路径下的绿色信贷信用风险转移效率和稳定性,从理论层面论证商业银行进行跨机构类型的信用风险转移是管控绿色信贷信用风险的有效手段。研究结果表明:商业银行将信用风险转移到非银行类金融机构可以大幅减少因绿色信贷而承担的信用风险;GCRT的交易费用越低,风险转
关键词：
绿色信贷 信用风险转移 路径选择 稳定性
[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] 改革与战略
[作者]
窦文章 刘西
随着市场竞争日趋激烈,金融风险管理显得越来越重要。文章首先论述CreditMetrics模型的建模逻辑过程及其特点;基于风险价值(var)概念进行蒙特卡罗模拟,计算得出某商业银行信贷数据的核心参数:信用风险转移矩阵、门槛率、违约回复率以及最终的风险价值,进而利用这些参数测算出该商业银行贷款的风险等级及其分布。
[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] 浙江金融
[作者]
杨俊 夏晨琦
信用风险是导致银行破产的主要原因之一。传统上基于专家规则的信用风险评分模型虽然具有较好的业务解释性,但对建模人员的业务经验和理论水平有较高要求,也无法挖掘变量之间复杂的相关关系从而实现完全的数据驱动建模。本文使用Gradient Boosting算法对我行小企业信贷客户数据建模,并和逻辑回归以及专家规则模型进行横向比较和分析。实验结果表明,以违约样本召回率和ROC为模型评估指标,Gradient Boosting算法的模型精度和模型稳定性显著优于另外两种模型,另外,Gradient Boosting和逻辑回归两种基于机器学习的模型表现要明显好于专家规则模型。
[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。
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