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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
针对个人信用数据不平衡、类间重叠、类型多样性等特点,运用优化的辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)、梯度提升决策树(GBDT)分别进行数据过采样、学习与分类,在此基础上构建个人信用风险评估模型。依据金融及大数据相关竞赛平台提供的两个信贷数据集进行实证,从AUC、G mean、Recall等指标出发考量模型的性能。结果显示,模型使用新的过采样技术生成的样本与原始样本非常接近,对违约样本及总样本的识别性能均优于对照模型。  相似文献   

3.
构建基于RBF神经网络、聚类算法和决策树模型预测结果的集成风险分类模型。实证研究表明该模型预测精度有所提高,性能表现也更加稳健,对于运用于实际洗钱识别工作具有一定的应用价值。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
在金融市场中,互联网征信是规避损失风险的重要参考依据,其中违约用户识别率的准确性对征信来说则更为重要。从这一角度出发,本文提出了改进的随机森林算法(CS-RF)。利用金融公司的实际数据,从随机森林原模型基础上加以改进,在训练样本生成决策树后引入代价敏感函数,为多类样本和少类样本的错误分类赋予不同的代价,搜索出更优的决策树集成。通过实证分析,将预测结果与Logistic回归模型,决策树,传统随机森林,BP神经网络进行对比,得出CS-RF模型预测效果最优。  相似文献   

6.
针对中小企业信用评价机制存在的突出问题,本文通过引入因子分析方法,从企业偿债能力和偿债意愿两个方面着手,构建了具有双输出值的BP神经网络综合评价模型。选取185户中小企业样本进行综合评价和验证,得到了较为客观的评价指标权重,模型对训练集样本的预测精度达84.62%,对测试集样本预测精度达78.18%,基本满足了对中小企业信用评价的精度要求。最后,总结梳理得出BP神经网络评价模型在客观、准确衡量中小企业信用水平方面存在的优势,以期为完善中小企业信用评价体系,缓解企业融资难、融资贵等问题提供参考。  相似文献   

7.
黄宝凤  祁婷婷 《征信》2021,39(7):51-57
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.  相似文献   

8.
在传统的基于神经网络的财务危机预警模型基础上,本文以最近几年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象,采用BP神经网络方法构建了整合改进的杜邦分析体系指标的财务危机预警模型,并作实证研究。实证结果表明:整合调整后的财务指标的BP神经网络模型较传统指标的BP神经网络预警模型具有更高的预测精度。  相似文献   

9.
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。  相似文献   

10.
针对P2P网贷平台现金流较大、利润率较低和财务数据获取困难的特点,构建基于平台交易真实数据的危机预警评价指标体系和组合预测模型.将传统的财务评价指标转换成网贷平台交易数据指标,运用邻域粗糙集属性约简的方法对采集的数据指标进行降噪和约减处理,再基于机器学习理论引入神经网络、支持向量机和Logit回归等模型对数据进行训练.通过分组进行单模型和组合模拟预测,提高了新的破产指标下各模型预测的准确率.  相似文献   

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