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[期刊] 中国内部审计
[作者]
虞伟健
当前，在经济处于下行的严峻形势下，进一步提升农村商业银行信用风险管理水平，促进资产质量提高显得尤为重要。本文基于大数据环境，从决策树和神经网络相融合的视角出发，对信用风险评估进行研究，旨在促进农商行信用风险管理水平的提升。
关键词：
大数据 决策树 神经网络 信用风险评估
[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] 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] 新金融
[作者]
王琪
供应链金融作为一个全新的金融服务模式,在有效解决中小企业融资难和供应链失衡问题的同时,促进商业银行核心竞争力的提升,是对传统中小企业信贷模式的重大突破,其运行需要一套能重新审定中小企业信贷风险的有效方法来与之配套。因此,本文结合供应链金融的特点,建立基于决策树的供应链金融模式信用风险评估体系,对商业银行从供应链角度评估小企业信用有所帮助。
关键词：
供应链金融 小企业 决策树 信用评估
[期刊] 管理评论
[作者]
胡海青 张琅 张道宏
近年来,依托中小企业与核心企业间真实贸易背景开发的供应链金融业务在我国发展迅速,这要求商业银行从新的视角对中小企业的信用风险进行认识和评估。本文从供应链金融的视角,提出了新的中小企业信用风险评估指标体系,该体系结合了核心企业资信情况及供应链关系情况,运用机器学习的方法支持向量机(SVM)建立信用风险评估模型;并通过与用BP神经网络算法建立的信用风险评估模型进行实证结果对比,结果表明在小样本下基于SVM的信用风险评估模型更具有效性和优越性,同时证实了供应链金融视角下的中小企业信用风险评估指标体系能够更准确地判断中小融资企业的信用状况,有助于缓解中小企业融资困境。
[期刊] 武汉金融
[作者]
李昕 戴一成
近年来我国P2P网络借贷业务快速发展,然而行业内的信用风险也日益凸显,持续性的平台倒闭以及借款人违约等事件屡见不鲜,因而对网贷信用风险的事前有效评估将直接关乎我国网贷行业的未来可持续发展。本文根据网贷业务特点,筛选出对网贷借款人行为具有影响的特征指标,建立网贷借款人信用风险评估指标体系,构建基于BP神经网络的信用风险评估模型,选取拍拍贷和人人贷的借款人交易数据进行训练仿真。实证结果表明BP神经网络模型能较好拟合网络信用环境下对网贷借款人信用风险的评估,模型具备较高的预测准确率,适用于平台和投资者甄选优质借
关键词：
P2P网络借贷 信用风险 BP神经网络
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 胡开越 周云成 于丰华 冯帅
及时、准确地掌握水稻空间分布和种植面积信息对预测水稻产量、指导农业生产等农业活动起着重要作用。遥感技术因其快速、综合等优势,而被广泛应用于农作物识别领域。以沈阳市为研究区域,选取沈阳农业大学道南、辽中和沈北新区作为粳稻种植代表区域获取CART算法的训练样本,并结合粳稻移栽期的NDVI、EVI、LSWI数据,训练作物分割阈值,构建决策树初步提取出研究区粳稻空间分布信息。为进一步去除上述提取区域的其他地物信息,构建粳稻抽穗期和成熟期的植被指数、纹理、ISODATA非监督分类数据及其原始波谱特征的多特征数据集,利用BP神经网络对多组不同特征综合数据集进行粳稻分类提取,得到对分类精度贡献较大的特征和最佳分类数据集,并分别利用最大似然和BP神经网络分类法,结合决策树分类结果和实地样本数据,对最佳分类数据集进行分类结果对比和精度验证。结果表明:采用CART决策树和BP神经网络相结合的方法可以获得较高的分类精度,总体精度为89.1%,Kappa系数达到0.881。利用作物关键物候期中等分辨率影像,结合多时相波谱特征和植被指数,采用CART决策树和BP神经网络相结合的分类法能有效提高粳稻的分类精度,为基于传统机器学习模型的关键物候期遥感数据作物分类研究提供一条新思路。
[期刊] 经济问题
[作者]
薛晔 蔺琦珠 任耀
选取我国２０１０年１月至２０１５年３月的月度相关数据，运用分布滞后模型对通货膨胀影响因素进行乘数效应分析，利用决策树算法对通货膨胀的影响指标进行筛选和优化，借助ＢＰ神经网络对通货膨胀风险等级进行预测。结果表明：动态乘数效应显著，且通货膨胀受流动性过剩、产出缺口、国房景气指数、人民币兑美元实际汇率滞后一期的动态乘数效应较大；所构建的决策树－ＢＰ神经网络模型比传统的ＡＲＩＭＡ模型分类准确率高、均方误差小且对短期通货膨胀风险等级的预测效果较为理想，有望为基于大数据的宏观经济实时预测系统提供新的构建思路。
[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] 云南财经大学学报(社会科学版)
[作者]
吴永兴
理论与实际相结合,应用神经网络技术,构建了一个基于BP神经网络技术的信用风险评价模型,对我国传统的信用风险分析方法进行改进,克服了以往我国信用风险度量中存在主观随意性的特点,为我国信用风险度量模型的建设拓宽了思路,丰富了我国信用风险体系建设中的度量方法。
关键词：
信用风险 神经网络 BP模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李静 胡潜 李想 肖兵
[目的/意义]构建多源文献元数据融合模型，有助于提升文献元数据整体质量，促进资源发现系统中的元数据管理与利用，优化用户资源发现服务体验。针对笔者此前提出的文献元数据判重策略进行优化，从经验为主向自动化转变，在保障判重和融合效果的前提下，提升整个过程的自动化水平。[方法/过程]针对不同类型文献的元数据项不一样、同一文献不同来源的元数据项不一样均会使得判重方法有所区别的情况，提出一种自动化的基于决策树的多源文献元数据融合模型，将判重问题转化为分类问题，根据特征相似度选择特征并构造决策树，在此基础上实施元数据判重及融合，并以不同类型的文献资源元数据为例进行实验，对策略进行效果验证。[结果/结论]结果显示，对于5种文献类型元数据，判重策略的准确率均达到99%以上，召回率均达到98%以上，总体效果较好。对于融合策略的效果判断，专利、学位论文、期刊论文、会议论文、图书的元数据项质量提升比例分别为15.15%、36.80%、15.29%、52.63%、15.38%，均有明显幅度的提升。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
孙同阳 谢朝阳
本文旨在研究目前P2P网贷平台中存在的个人信用风险,寻找问题并提出相关的解决建议。文章通过实证分析的方法研究所引入自变量的重要性并构建决策树模型,最终发现目前P2P网贷平台的信用评级存在很大问题,过度依赖线上认证而忽视信用逾期行为,缺乏动态信用评级所需要的要素,评级体系不具备欺诈识别和自动纠错的相关机制。
关键词：
P2P网贷 信用风险 决策树
[期刊] 财会通讯
[作者]
马威
作为我国金融体制改革及创新的产物,小额贷款公司在缓解中小企业资金短缺、促进区域经济发展等方面都发挥着重要作用。小额贷款公司在迅速发展的同时也面临着诸多风险因素,其中信用风险是主要风险因素之一。因此,本文在分析信用风险影响因素的基础上,通过数据挖掘技术构建基于决策树的信用风险预警模型,并以此为依据进一步提出信用风险管理对策。
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