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遗传算法优化神经网络及信用评价研究 被引量:42
1
作者 吴德胜 梁樑 《中国管理科学》 CSSCI 2004年第1期68-74,共7页
研究关于公司神经网络信用评估问题的现状,提出遗传算法辅助网络训练策略(优化后的网络称为进化网络),克服传统网络建模中产生的局部极小缺陷。建立了适合于我国商业企业的信用评分指标体系;然后依据该指标体系建立了基于进化神经网络... 研究关于公司神经网络信用评估问题的现状,提出遗传算法辅助网络训练策略(优化后的网络称为进化网络),克服传统网络建模中产生的局部极小缺陷。建立了适合于我国商业企业的信用评分指标体系;然后依据该指标体系建立了基于进化神经网络的信用评估模型;最后,利用样本公司实际指标数据对该模型的评分效果进行了比较研究。 展开更多
关键词 :信用评分 BP神经网络 遗传算法 进化网络
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基于支持向量机的个人信用评估模型及最优参数选择研究 被引量:47
2
作者 肖文兵 费奇 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期73-79,共7页
运用基于支持向量机理论试图建立一个新的个人信用评估预测方法,以期取得更好的预测分类能力.为了达到这个目标及保证可靠性,研究中使用网格5-折交叉确认来寻找不同核函数的最优参数.为了进一步评价SVM分类准确性,我们在本文最后对SVM... 运用基于支持向量机理论试图建立一个新的个人信用评估预测方法,以期取得更好的预测分类能力.为了达到这个目标及保证可靠性,研究中使用网格5-折交叉确认来寻找不同核函数的最优参数.为了进一步评价SVM分类准确性,我们在本文最后对SVM方法与线性判别分析,Logistic回归分析,最近邻,分类回归树及神经网络进行了比较,结果表明,SVM有很好的预测效果. 展开更多
关键词 信用评估 支持向量机(SVM) 神经网络(NN) 5-折交叉确认
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基于支持向量机的银行客户信用评估系统研究 被引量:29
3
作者 姚奕 叶中行 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第4期783-786,共4页
客户信用评估对于银行的经营管理有着重要的意义。基于支持向量机(Support vector machine)的智能化新技术建立银行客户信用评估系统,由于支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,因此使得基于这种技术的评估系统具有较强的实用性。... 客户信用评估对于银行的经营管理有着重要的意义。基于支持向量机(Support vector machine)的智能化新技术建立银行客户信用评估系统,由于支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,因此使得基于这种技术的评估系统具有较强的实用性。我们的实证分析表明了这一点。 展开更多
关键词 支持向量机 信用评估 人工智能 银行经营管理
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消费者信用评估分析综述 被引量:19
4
作者 郭仌 梁世栋 方兆本 《系统工程》 CSCD 北大核心 2001年第6期9-15,共7页
追溯消费者信用评估发展的历史 ,分析我国建立消费者信用评估体系过程中可能遇到的主要问题 ,包括人口漂移、个人信用动态变化、信用评价方法中指标的选取、保留酌情处理权、拒绝推论和信息缺失等 ,介绍目前应用的消费者信用评估方法 ,... 追溯消费者信用评估发展的历史 ,分析我国建立消费者信用评估体系过程中可能遇到的主要问题 ,包括人口漂移、个人信用动态变化、信用评价方法中指标的选取、保留酌情处理权、拒绝推论和信息缺失等 ,介绍目前应用的消费者信用评估方法 ,包括判别分析、回归分析 (分为普通线性回归、logistic回归和 probit回归 )、数学规划法、分类树法、专家系统、神经网络和最近邻法 ,并比较分析各评估方法的性能。 展开更多
关键词 消费者信用 信用评估 个人信用制度 人工神经网络
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我国银行小企业信贷模式与风险管理研究——基于银行问卷调研的分析 被引量:38
5
作者 陈忠阳 郭三野 刘吕科 《金融研究》 CSSCI 北大核心 2009年第5期169-185,共17页
本文在对银行进行问卷调查和访谈的基础上研究我国银行小企业贷款的业务模式及风险管理状况,并研究国际上先进银行倡导的以信用打分模型为基础的零售模式在我国的适用性。本文认为,现行公司信贷模式导致了银行在小企业贷款发展和风险管... 本文在对银行进行问卷调查和访谈的基础上研究我国银行小企业贷款的业务模式及风险管理状况,并研究国际上先进银行倡导的以信用打分模型为基础的零售模式在我国的适用性。本文认为,现行公司信贷模式导致了银行在小企业贷款发展和风险管理上陷入困境,银行应借鉴国际经验,提高风险管理科技含量,同时结合我国大银行和小银行的不同特点探索建立新的小企业信贷模式。 展开更多
关键词 小企业贷款 业务模式 信用打分 风险管理
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美国ZestFinance公司大数据征信实践 被引量:31
6
作者 刘新海 丁伟 《征信》 2015年第8期27-32,共6页
美国金融科技公司Zest Finance利用大数据进行信用风险评估引起国内互联网金融和征信领域的关注。对Zest Finance的商业模式和大数据挖掘技术进行进一步解读,概述信用风险管理的发展历程和背景知识,深入分析Zest Finance的商业理念,详... 美国金融科技公司Zest Finance利用大数据进行信用风险评估引起国内互联网金融和征信领域的关注。对Zest Finance的商业模式和大数据挖掘技术进行进一步解读,概述信用风险管理的发展历程和背景知识,深入分析Zest Finance的商业理念,详细介绍Zest Finance的技术路线;总结对刚刚起步的中国征信业的一些借鉴意义,希望能够对中国未来的大数据征信有一些启示。 展开更多
关键词 征信 大数据 信用评分 机器学习 数据挖掘
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基于支持向量机的个人信用评估 被引量:19
7
作者 沈翠华 邓乃扬 肖瑞彦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第23期198-199,215,共3页
银行系统使用许多方法去对个人贷款申请进行评估。支持向量机(SupportVectorMachines,SVMs)是一个很有前途的新技术,文章将支持向量机应用到信用评估中,和古典技术K最近邻法相比得到了比较好的结果。
关键词 支持向量机 信用评估 K最近邻 模式识别 SVM
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基于Ext-GBDT集成的类别不平衡信用评分模型 被引量:31
8
作者 陈启伟 王伟 +1 位作者 马迪 毛伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第2期421-427,共7页
针对现实信用评分业务中样本类别不平衡和代价敏感问题,以及金融机构更期望以得分的方式直观地认识贷款申请人的信用风险的实际需求,提出一种基于Ext-GBDT集成的类别不平衡信用评分模型。使用欠采样的方法从"好"客户(大类)中... 针对现实信用评分业务中样本类别不平衡和代价敏感问题,以及金融机构更期望以得分的方式直观地认识贷款申请人的信用风险的实际需求,提出一种基于Ext-GBDT集成的类别不平衡信用评分模型。使用欠采样的方法从"好"客户(大类)中随机采样多份与全部"坏"客户(小类)等量的样本,分别与全部小类构成训练子集;用不同的训练子集及特征采样和参数扰动的方法训练得到多个差异化的Ext-GBDT子模型;然后使用简单平均法整合子模型的预测概率;最后将信用概率转换为信用评分。在UCI德国信用数据集上,以AUC和代价敏感错误率作为评价指标,与决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林及其集成模型等当前最为常用的信用评分模型进行对比,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 信用评分 类别不平衡 代价敏感 Ext-GBDT 集成学习
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基于支持向量机的信用评估模型及风险评价 被引量:20
9
作者 肖文兵 费奇 万虎 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期23-26,共4页
运用基于支持向量机理来建立一个新的个人信用评估预测模型,以期取得更好的预测分类能力.并对SVM分类结果与三层全连接BPN分类结果进行了比较.结果表明,在判别潜在的贷款申请者中支持向量的判别结果比神经网络的要好.为了减小训练集偏... 运用基于支持向量机理来建立一个新的个人信用评估预测模型,以期取得更好的预测分类能力.并对SVM分类结果与三层全连接BPN分类结果进行了比较.结果表明,在判别潜在的贷款申请者中支持向量的判别结果比神经网络的要好.为了减小训练集偏差及为了验证两种方法的鲁棒性,基于两种策略(平衡样本与非平衡样本)交叉验证来进一步评价SVM分类准确性,并对两种方法基于两种策略的误分类作了风险代价分析. 展开更多
关键词 信用评估 支持向量机 BP神经网络 交叉确认 风险评估
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线性判别式分析在个人信用评估中的应用 被引量:11
10
作者 姜明辉 姜磊 王雅林 《管理科学》 2003年第1期53-55,共3页
在对目前个人信用评估方法进行分析的基础上,针对其中较为常用的线性判别分析方法,分析了其对模型分类和具体数据的适用性,建立了个人评估的指标体系,通过显著性逐级检验分析确定了相应的多元回归方程并进行了检验。
关键词 个人信用 信用评估 线形判别式分析 商业银行 个人信贷
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银行客户信用评估动态分类器集成选择模型 被引量:29
11
作者 肖进 刘敦虎 +1 位作者 顾新 汪寿阳 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2015年第3期114-126,共13页
现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需... 现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需要事先对缺失数据进行预处理,从而减少了对数据缺失机制假设以及数据分布模型的依赖.从UCI数据库中选择两个银行信用卡业务信用评估数据集进行实证分析,结果表明,与4种常用的基于插补法的多分类器集成模型以及1种直接面向缺失数据建模的集成模型相比,DCESM模型能够取得更好的客户信用评估性能. 展开更多
关键词 信用评估 缺失数据 动态分类器集成选择
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基于改进动态组合评价方法的小微企业信用评价研究 被引量:29
12
作者 张发明 李艾珉 韩媛媛 《管理学报》 CSSCI 北大核心 2019年第2期286-296,共11页
针对当前小微企业信用评价研究中存在多方法评价结论非一致性现象与静态评价的不足,提出一种基于改进动态组合评价方法的小微企业信用评价模型。通过模糊聚类分析与SOM-K算法确定初始方法的最佳分组,依据同质性、异质性与规模性原则,对... 针对当前小微企业信用评价研究中存在多方法评价结论非一致性现象与静态评价的不足,提出一种基于改进动态组合评价方法的小微企业信用评价模型。通过模糊聚类分析与SOM-K算法确定初始方法的最佳分组,依据同质性、异质性与规模性原则,对组内与组间评价信息进行二次组合,并在定义成长因子的基础上,通过对组合评价值变化趋势的量化处理,求解最终的动态组合评价结果。对11家制造业小微企业的信用评价进行了实证研究,研究表明:该方法可有效融合多种方法的评价信息,同时综合考虑了各期信用状况,所得结果与经客户经理交叉检验的结论相符,证明了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 小微企业 信用评分 动态组合评价 成长因子
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数据挖掘模型在小企业主信用评分领域的应用 被引量:23
13
作者 王磊 范超 解明明 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2014年第10期89-98,共10页
国际经验表明,信用评分技术可较好地解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题。本文广泛选取了可适用于小企业主信用评分领域的12种数据挖掘模型(包括本文的改进模型门限Logistic),并以3个银行微观客户数据集为案例,通过10折交叉... 国际经验表明,信用评分技术可较好地解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题。本文广泛选取了可适用于小企业主信用评分领域的12种数据挖掘模型(包括本文的改进模型门限Logistic),并以3个银行微观客户数据集为案例,通过10折交叉验证和预期分类错误成本的方式,检验了这些模型的综合信用评分能力。分析结果及稳健性检验表明,本文改进的门限Logistic模型在模型预测能力及预期错误分类成本等多方面表现优秀;而基于决策树的组合方法也表现良好。本研究对国内商业银行建立合适的小企业主贷款信用评分模型具有参考意义,也有助于推动银行微观金融统计,完善金融统计工作。 展开更多
关键词 数据挖掘 门限Logistic 小企业主 信用评分
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个人信用评分关键技术研究的新进展 被引量:22
14
作者 向晖 杨胜刚 《财经理论与实践》 CSSCI 北大核心 2011年第4期20-24,共5页
从系统论的角度总结了个人信用评分发展的前沿问题,从数据预处理、指标体系筛选、以及模型设计三个方面对个人信用评分关键技术的最新研究成果进行了细致分类和综合比较,从而指出个人信用评分研究中存在的难点以及未来发展方向。
关键词 信用评分 数据预处理 指标体系选择 模型设计
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贝叶斯网络个人信用评估模型 被引量:19
15
作者 郭春香 李旭升 《系统管理学报》 北大核心 2009年第3期249-254,260,共7页
研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器2种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在2个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与神经网络模型进行了比较。结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类... 研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器2种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在2个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与神经网络模型进行了比较。结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势。 展开更多
关键词 信用评估 贝叶斯网络 朴素贝叶斯分类模型 树增强贝叶斯分类模型 神经网络
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一种改进的支持向量分类方法及其应用 被引量:12
16
作者 沈翠华 刘广利 邓乃扬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第8期153-154,共2页
提出了一种改进的支持向量分类方法——NN-SVM-KNN。用最近邻((NN)对训练集进行修剪,用支持向量机(SVM)进行分类,同时在分类过程中,判断待识样本是否落在间隔之外,若是直接用SVM分类,否则,用所有的支持向量作为训练集,进行K近邻分类。... 提出了一种改进的支持向量分类方法——NN-SVM-KNN。用最近邻((NN)对训练集进行修剪,用支持向量机(SVM)进行分类,同时在分类过程中,判断待识样本是否落在间隔之外,若是直接用SVM分类,否则,用所有的支持向量作为训练集,进行K近邻分类。并把这种方法应用到个人信用评估中,和其它信用评估方法比较,得到了比较好的结果。 展开更多
关键词 支持向量机 信用评估 最近邻
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基于改进的SVM学习算法及其在信用评分中的应用 被引量:21
17
作者 陆爱国 王珏 刘红卫 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2012年第3期515-521,共7页
对于处理大规模问题的信用评分方法除要求达到一定的准确率之外,其速度、可解释性、简洁性等性能也非常重要.借鉴SMO的思想,首先提出一个基于三变量的改进的SVM学习算法,即将SVM问题分解为一系列含有三个变量的二次规划子问题,其优点是... 对于处理大规模问题的信用评分方法除要求达到一定的准确率之外,其速度、可解释性、简洁性等性能也非常重要.借鉴SMO的思想,首先提出一个基于三变量的改进的SVM学习算法,即将SVM问题分解为一系列含有三个变量的二次规划子问题,其优点是所求的相应松弛子问题都有解析解,使得该方法能够更加精确和快速地逼近最优解;其次将新算法应用于信用评分问题,在UCI机器学习库中的三个公共数据集上的数值试验表明了新方法的有效性:不仅节省了模型的计算代价,而且还提高了分类精度. 展开更多
关键词 支持向量机 三变量工作集 序列最小优化法 最大违背对 信用评分
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区块链:一种新的征信视角与技术架构 被引量:19
18
作者 刘新海 贾红宇 韩晓亮 《征信》 北大核心 2020年第4期13-21,共9页
区块链是未来信息技术的一个重要方向,区块链技术和征信系统的结合是全球的研发热点。阐述征信的概念、信息技术在征信业发展过程中的作用以及征信市场的痛点,提出新技术背景下面临的挑战。为使区块链技术与征信更有效地结合,回顾区块... 区块链是未来信息技术的一个重要方向,区块链技术和征信系统的结合是全球的研发热点。阐述征信的概念、信息技术在征信业发展过程中的作用以及征信市场的痛点,提出新技术背景下面临的挑战。为使区块链技术与征信更有效地结合,回顾区块链的产生、发展背景,对“初级版本”区块链和普通意义上的区块链进行详细解析,逐步发现区块链对构建一种新的征信视角的重要性。区块链也可以为传统征信体系提供技术架构。基于对新技术的包容态度,提出区块链监管的政策建议,并对区块链技术应用前景进行展望。 展开更多
关键词 区块链 征信 个人信息 分布式账本 信用评分
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基于主成分线性加权综合评价的信用评分方法及应用 被引量:14
19
作者 李建平 徐伟宣 石勇 《系统工程》 CSCD 北大核心 2004年第8期64-68,共5页
基于我国商业银行现有的信用卡评分标准和信用评分方法,提出一种基于主成分线性加权的综合评价的信用评分方法。其优点在于能够实现指标项权重的客观性、能方便地适应我国不同地区由于经济文化的差别而带来的信用环境不同以及一个地区... 基于我国商业银行现有的信用卡评分标准和信用评分方法,提出一种基于主成分线性加权的综合评价的信用评分方法。其优点在于能够实现指标项权重的客观性、能方便地适应我国不同地区由于经济文化的差别而带来的信用环境不同以及一个地区由于人口漂移快而带来的评分变化。实证检验表明模型训练结果符合信用卡风险管理实际,测试结果显示有较好的应用前景,与现有银行评分标准对比的研究表明,本文的方法具有明显优势。 展开更多
关键词 信用卡 风险管理 信用评分 主成分分析
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基于多分类器组合的个人信用评估模型 被引量:17
20
作者 向晖 杨胜刚 《湖南大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2011年第3期30-33,共4页
针对个人信用评估单一模型存在的不足,提出一种基于多分类器组合的个人信用评估模型。该模型综合了多元判别分析、logistic回归、神经网络、支持向量机等七种个人信用评估单一模型的预测结果,利用加权投票方法对其进行组合并输出最后预... 针对个人信用评估单一模型存在的不足,提出一种基于多分类器组合的个人信用评估模型。该模型综合了多元判别分析、logistic回归、神经网络、支持向量机等七种个人信用评估单一模型的预测结果,利用加权投票方法对其进行组合并输出最后预测结果。在某商业银行信用卡数据集上的测试结果表明,组合模型能有效地提高预测精度及稳健性,对信贷机构控制消费信贷风险具有很好的适用性。 展开更多
关键词 个人信用评估 多分类器组合 组合模型
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