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。     

基于GA神经网络的个人信用评估

个人信用评估技术是完善国家个人信用体系的重要一环.本文提出了基于遗传算法神经网络的个人信用评估模型,利用标准遗传算法和Solis & Wets算法的混合算法同时优化神经网络的结构和权重/闽值.同时,本文在探讨个人信用评估指标的基础上,提出了模型实际应用所涉及问题的解决办法.     

我国个人信用评分模型的应用探讨

完善的个人征信系统包括个人征信的指标体系、个人信用调查、个人征信信息系统及个人信用评估体系等多方面内容,个人信用评估体系是其关键,它的建立和完善直接决定了个人征信系统的效率。自从1941年Divid Durand建立了经典的消费信贷评分标准后,个人信用评估一般都采用评分方法。     

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。     

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。     

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。     

我国个人信用体系建设的问题及建议

本文深入分析了我国个人信用体系的发展现状;指出我国个人信用体系存在的问题主要表现在信息数据覆盖面小;个人信用信息的需求不足;个人信用信息的不对称;个人信用等级评估标准不统一;个人失信惩罚机制缺失等方面。并指出要通过采取建立诚信为本的个人信用道德理念教育体系以及进一步扩大个人信用信息应用范围等措施来不断完善我国个人信用体系。     

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。     

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。     

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。