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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] 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] 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] 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] 现代管理科学
[作者]
王纯麟 何建敏 钱苏丽
随着消费信贷的发展以及银行对信用风险的关注,个人信用评估已成为银行业研究的一个重要内容。目前信用评估的研究中多采用单一分类器,预测精度难以提高,因此文章提出了基于AdaBoost组合分类器算法的个人信用评估模型。与单分类器模型的比较结果表明,基于组合分类器的模型具有更高的预测准确率。
关键词：
信用评估 组合分类器 分类 数据挖掘
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
谢行恒 陈玉芳
目前单一的个人信用评估模型发展的很快,而精确性与稳定性却不能同时具备,且第二类误判率的能力弱,本文立足于用线性和非线性方法在个人信用评估中体现的优势,选择具有代表性的logistic回归和径向基函数神经网络方法,通过加权组合对个人信用进行预测评估,提高了评估模型的精确性与稳健性。
[期刊] 商业研究
[作者]
史宁
商业银行建立一套科学合理的个人信用评估模式和方法对控制信贷风险具有重要意义。研究表明,通过在非负约束权重的组合预测模型的权重求解计算中引入二次规划的神经网络解法,利用遗传算法对非负权重进行求解,得到的非负约束权重的组合预测模型,在商业银行进行个人信用评估中更具应用价值。
关键词：
商业银行 信用评估 组合预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙彩 姜明辉 袁绪川
本文针对单一模型存在的分类精度有限的不足,提出了应用组合预测模型进行信用评估的方法。选择Logistic回归和后验概率SVM模型作为单一模型,构建了基于二者的非负权重线性组合预测模型,并将模型应用于住房信贷评估。应用结果表明,组合评估模型的分类精度高于单一模型,并且获得了较好的稳健性,对于构建住房信贷评估模型是一个很好的选择。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘叶 王帅 周庆忠
引入粗糙集理论,在构建高校教师绩效考评指标体系的基础上,将连续型指标数据进行离散化处理后对指标体系进行约简,从而降低模型复杂度。然后依托支持向量机的模式识别,提出高校教师绩效考评的新方法。仿真证明,所提方法精度较高,操作简单,受人为因素影响小,可以为评估高校教师绩效水平提供科学的依据。
关键词：
粗糙集 支持向量机 高校教师 绩效考评
[期刊] 工业技术经济
[作者]
李五四 张伟亮
当前我国网络营销中配套物流的决策主体主要是厂商,消费者并没有真正参与到网络营销的物流决策中,而其他领域的物流决策已经实现了市场调节机制的转型。本文通过建立网络营销物流组合模型,使网络营销中的消费者参与到物流组合的决策中,进而完善网络营销中配套物流的市场供求决策机制,为全社会运输结构的市场供求均衡补充新的科学决策依据。最后,本文运用该网络营销物流组合模型对现实物流活动进行实例分析,并揭示其在物流选择当中的实际效用。
[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] 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] 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] 经济与管理研究
[作者]
郑建平
经济关系的契约化,是市场经济的一个重要特征。市场经济中的契约关系,维系着各方的权利和义务,严格履行这些契约,是市场经济正常运转的基本规则。为了保证这些契约的公正性和严肃性,就要有完备的法律规范和信用保障。从这个意义上
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