基于BP神经网络的个人信用评估体系研究

个人信用评估体系是构建个人信用体系的核心,是推进当前社会征信体系建设的一个重要组成部分。通过研究个人信用评估中的模型问题,在建立指标体系的基础上,提出并设计了基于神经网络的信用评估模型。     

个人信用让人工神经网络以BP算法评估

建立以个人信用评估为核心的个人信用制度是一项复杂的系统工程。本将BP神经网络应用于个人信用评估，详细描述了用于个人信用评估的三层BP神经网络结构，给出了神经网络输入指标的量化处理方法。实证结果表明，BP神经网络模型具有很高的预测精度。     

影响个人信用因素的实证分析

信用评分的过程就是各指标对个人信用影响作用的大小赋予不同的分值权重,依次对过去借款大量人群进行观察和分析来进行个人信用评估过程。国外有DavidDurand信用计分模型和FICO信用分模型,国内的银行也有个人信用评估模型,但是各机构对影响个人信用状况的因素认识不同,侧重点和分值权重是各不相同的。本文通过对山东省内17个地市的1288个有效样本采用logit模型进行回归分析,提出了建立我国个人信用评估指标体系的建议。     

商业银行信用卡业务个人信用评估模型研究

个人信用评估是商业银行信用卡业务一直存在的问题,本文通过信用卡客户信息数据进行实证研究,构建基于C4.5算法的个人信用评估模型,并对信用模型进行了预测和评估,模型有较好的预测效果,可以为信用卡业务的个人信用风险管理提供借鉴。     

浅议建立个人信用评估制度

建立科学完善的个人信用评估制度,是当前世界各国经济和社会发展的重要环节.随着我国市场经济的深化和金融业务全面介入社会和个人经济生活,个人信用制度及其个人信用评估制度也日益显得重要.本文在认真分析了建立个人信用评估制度的重要意义、影响个人资信状况的主要因素的基础上,提出了建立个人信用评估制度的若干建议.     

个人信用评估组合模型的构建——基于决策树—神经网络的研究

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。     

P2P网贷平台借款人信用风险评估模型适应性研究

本文对比分析了基于Logistic回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络的个人信用风险评估模型,并在此基础上提出了采用4种机器学习算法综合筛选重要变量再建立Logistic回归模型的两阶段组合模型。应用这一模型对"人人贷"平台借款人数据进行实证研究。结果表明:该模型相较于Logistic回归模型有着更高的精确度,克服了数据维度及定性变量数量的限制,而且提高了单一机器学习算法的指标解释能力,说明基于机器学习算法的Logistic回归模型对P2P网贷平台的借款人信用风险评估有更好的适应性。     

关于建立个人信用评估体系问题探析

个人信用评估制度是个人信用制度中的一个重要组成部分，建立科学的个人信用评估体系是建立个人信用制度体系的核心问题。个人信用评估体系应包括个人信用评估组织、个人信用评估标准、个人信用信息的合法采集和使用等方面内容。     

我国商业银行个人信用评估问题的思考

信用风险是商业银行从事个人信用业务(消费信贷、信用卡等)所面临的最重要的风险,建立一套科学完善的个人信用评估体系是商业银行发展个人金融业务、降低信用风险的必由之路。本文介绍了个人信用评估的内涵及发展历史,在分析中国个人信用评估的现状和不足的基础上,有针对性地提出了相应的建议。     

人工神经网络在商业银行个人信用等级评估与预测中的应用

信用是维系正常社会关系的纽带,个人信用是整个社会信用的基础.个人信用是一个供分析使用的概念,它在实际的运用中还要具体量化为有关的指标--个人信用等级评估.个人信用等级评估就是通过综合考察影响个人及其家庭的各种因素,使用科学严谨的分析方法,对个人及其家庭的资产状况,履约各种经济承诺的能力和信誉程度进行全面评判与估价,并以一定的符号表明其信用状况.建立个人信用制度是一项复杂的系统工程,个人信用制度的核心是个人信用等级评估,只有建立一套科学客观的个人信用等级评估模型,才能正确指导和支持商业银行开展各项个人金融业务.     

个人信用评估与数据挖掘概述

随着我国个人消费信贷的快速增长,科学的个人信用评估手段越显重要.文章介绍了个人信用评估和数据挖掘的有关知识以及国内外个人信用评估的状况.     

基于Probit模型的个人信用风险实证研究

本文以在浙江省随机抽样的506个自然人样本为研究对象,运用传统的非线性统计模型--Probit模型对个人信用风险进行实证研究,并采用分类预测正确性检验对模型的效力进行比较分析,从中得出实证研究结论和建议,以期为我国个人信用评估方法和体系的完善提供一定的理论参考和实践借鉴.     

一种全新的两阶段个人信用评分方法探究

目前我国还没有一套规范的个人信用评分指标体系和方法。本文利用真实的个人消费信贷数据,首先建立了个人信用评分的多元线性判别分析模型和BP神经网络模型,然后将线性判别分析模型的结果与其它变量一起作为输入变量建立了混合两阶段个人信用评分模型。实证研究表明,混合两阶段个人信用评分模型相对于前两种单一模型能同时满足预测精度和稳健性的双重要求,从而,突破了通常应用单一模型于个人信用评分领域的局限。     

建立个人信用制度问题探讨

市场经济是信用经济。由于历史和观念等原因，我国个人信用制度基本还是空白，这给我国社会经济发展带来了巨大障碍。为此，加快建立完善的个人信用制度，已迫在眉睫，要合理确定我国个人信用制度模式，建立健全个人资信档案，建立科学的个人资信评估体系及有效的个人信用预警和惩戒机制。同时，建立个人信用制度要分步实施，循序渐进。     

银行个人信用评估方法研究

以美国为代表的发达国家消费市场发展迅速，其中一个重要原因是其国内已经建立起一个较完整的个人信用体系，运用了较成熟的评估方法。我国在这方面起步较晚，缺乏经验。本文介绍了一些国外常用的评估方法，并结合我国银行个人记录现状提出一种评估方法。     

互联网金融个人信用风险评估的指标选择方法

完善的个人信用风险评估体系是降低信用风险的决定性因素,而风险评价指标的构建是信用评估的基础。本文选取Prosper.com网贷平台2005年至2014年间部分信贷数据进行实证,研究了主成分分析法(PCA)在筛选信用评估指标上的应用,在此基础上结合支持向量机(SUM)技术,建立评估模型进行验证。结果表明,采用主成分分析法可以有效地剔除无关变量和冗余变量,提高互联网金融个人信用评估的预测精度。     

商业银行进行个人信用评级带来的影响及评级改革建议

对借款人进行信用评级已成为商业银行办理个人信贷业务的重要依据.准确的个人信用评级可以帮助银行防范金融风险、促进个人消费信贷业务发展等.而商业银行评级指标选择不够精确、权重不够合理等问题导致的评级不规范现象,对银行和个人都带来了负面影响.本文旨在从银行进行个人信用评级的正面和负面影响分别进行论述,并提出个人信用评级的改革建议.     

论我国个人信用制度的建立

我国信用市场的发展离不开个人信用制度的完善，应建立个人账户体系，培育专业的个人信用评估要，建立科学统一的个人信用评估指标体系，建立国家个人信用专用网络，创建个人信用制度所需的法制环境。     

建立个人信用制度的构想

在现代经济生活中 ,个人信用规范是信用经济存在的坚实基础 ,是建立市场经济新秩序的重要组成部分。由于目前我国尚未建立个人信用制度 ,从而带来较为严重的个人信用行为无序现象。如何建立符合我国国情的个人信用制度 ?本文论述了建立个人信用制度的框架构想及有关对策思考。建立个人信用制度的初步构想随着社会个人信用的发展 ,特别是消费信贷业务的推进 ,建立个人信用制度已到了刻不容缓的地步。所谓个人信用制度 ,是指能够证明、解释、查验个人资信状况而建立的一系列具有法律效力的文本资料和行为规则。它应该包括个人信用帐户制度、个…     

构建我国个人信用制度对策选择

良好的个人信用制度是建立社会主义市场经济秩序、防范金融风险的有效保证。本文从法制建设、征信机构、信用档案、评估指标体系以及运行环境五个方面，提出了构建我国个人信用制度的对策及建议。