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.     

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。     

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。     

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。     

基于机器学习方法的个人信用评价研究

在大数据和互联网技术迅猛发展的背景下,金融大数据平台公司通过自己的平台收集和整理海量数据,完善信用评价维度,运用机器学习方法对个人信用水平进行全面科学评价,因而,商业银行传统个人信用评价面临巨大挑战。从现有个人信用评价体系和方法局限出发,探讨基于机器学习方法的个人信用评价研究的必要性,完善个人信用评价维度和评价体系,明确数据采集的渠道,运用动态脱敏技术进行数据脱敏、LOF检验方法检验数据异常值和随机森林方法补充数据缺失值。接着,运用梯度提升决策树方法筛选重要性指标,通过基于逻辑回归的评分卡模型对筛选后的指标进行处理,输出个人信用评价分。最后,通过BP神经网络对模型进行检验,运用该模型对个人信用水平进行预测。研究表明基于机器学习能够进一步提高个人信用评价的准确性,为商业银行个人信用评价提供科学的依据和参考。     

对我国个人信用评估体系的思考

个人信用作为一种基本道德准则，是指一个人遵守约定的程度。此约定可以是个体之间的约定、个体与单位之间的约定，也可以是社会公有的约定。个人信用代表着社会或他人对一个人的信赖程度。它可以帮助银行防范金融风险，推动个人消费信贷业务发展，规范商业程序、道德秩序、社会经济秩序等行为。     

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。     

基于多级模糊综合评判法的个人信用评分模型研究

为加强对个人信用风险的防范、提高信贷审批质量而提出多级模糊综合评判方法,并设计相应的个人信用评分系统模块和信用评分的交互界面应于个人房贷的审批.通过实例演示发现.该方法克服了以往模型中假设条件的限制,在我国目前信用信息数据收集不完整、信息数据质量不高的情况下有着独到的优势.     

机构制度法律一个都不能少--看美国的个人信用体系

鼎足而立的三大巨头 美国的信用评分行业基本是以二战为界,分两个阶段发展的.在第二次世界大战以前,美国资信评分业很不发达.因为缺乏便捷有效的交通工具与通讯设施,当时只有极少数的零售商采用信用销售,而且其客户也仅局限于那些非常知名的客户.在第二次世界大战结束后的20年中,由于科学技术的快速发展,生产力极大程度的提高,促进了消费者对产品、服务的需求,信用交易在发达国家已成为非常重要的促销手段,尤其近年来交易额猛增,征信公司的规模也迅速扩大.由于市场发展的需要,信用管理行业步入了现代信用管理阶段,并取得了快速发展,涌现出了三大信用局巨头益百利、Equifax和环联.     

基于客户分类选择条件下的个人信用报告信用评价指标研析

个人信贷交易行为中存在着严重的信息不对称现象,这给处于信息劣势方的商业银行带来极大的信用风险,而个人信用评价体系可以有效预防此类风险.以客户分类选择为条件,对中国人民银行征信中心个人信用报告信用评价指标体系中各信用指标对客户选择的影响进行研析,并采用数据挖掘的方法对其进行优化,将18个评价指标减少到8个.使用决策树对优化后的指标体系有效性进行了验证,结果表明,优化后的8个指标体系能很好地对客户对象进行预测分类,同时大大降低了分类成本,操作简便.     

个人信用评价影响因素决策分析

Logistic模型是个人信用评价分析时常用的模型。基于具体的个人信贷数据,利用Random Oversampling方法克服了数据不平衡性带来的问题,通过共线性诊断后,建立了标准化的logistic回归模型。根据标准化回归系数,计算出决策系数,得出个人特征对信用评价影响大小的顺序。     

个人信用保证机制的征信制度和诉讼制度比较研究

征信体系通过建立一种声誉制度,促进人类合作、提高群体成员效用和福利。个人信用保证机制的征信制度和诉讼制度哪个成本更低、相对价值更高需要客观分析。在完全竞争的信贷市场研究场景下,声誉机制有引致合作行为的能力;扩展博弈下,诉讼制度的威胁使得借贷者施加一个高的努力程度,提高了社会总剩余。基于现代信息技术的声誉机制出现以后,存在于每个银行内部的声誉就变成了一个统一、全范围扩展的声誉机制,所以声誉制度比诉讼制度可以获得更高的社会总剩余。     

基于BP神经网络的中小企业信用评价模型研究

本文在分析中小企业信用评价的基础上,选用了由范柏乃、朱文斌建立的中小企业信用评价指标体系,并在此基础上建立了基于BP神经网络的三层神经网络模型。该模型运用人工神经网络的理论和方法,可以根据已知数据预测中小企业的信用。并结合实际情况,利用MATLAB预测了兰州某中小企业的信用。     

个人信用保证机制的征信制度和诉讼制度比较研究

征信体系通过建立一种声誉制度,促进人类合作、提高群体成员效用和福利。个人信用保证机制的征信制度和诉讼制度哪个成本更低、相对价值更高需要客观分析。在完全竞争的信贷市场研究场景下,声誉机制有引致合作行为的能力;扩展博弈下,诉讼制度的威胁使得借贷者施加一个高的努力程度,提高了社会总剩余。基于现代信息技术的声誉机制出现以后,存在于每个银行内部的声誉就变成了一个统一、全范围扩展的声誉机制,所以声誉制度比诉讼制度可以获得更高的社会总剩余。     

基于数据仓库的银行个人信贷系统的分析与设计

近年来个人信贷在银行贷款中比例不断提高,但不良率也有攀升的趋势,强化个人信贷信用管理成为银行急需解决的问题。本文提出了利用数据仓库技术整合银行历史数据,构建了个人信贷数据仓库的整体架构,并对其数据的ETL、逻辑设计、安全性进行了探讨,为银行的个人信贷业务数据仓库的设计提供了实现方法。     

关于建立个人信用积分系统的设想

目前开拓个人信用资源已成为银行业务发展的重要竞争领域。综合比较国际经验和目前国内研究成果，本认为由银行操作个人信用积分系统是一个较为理想的方案。