本文關(guān)鍵詞：個人信用評級模型的指標(biāo)選擇方法

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【摘要】：目前個人信用評級建模的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高維度的特點,其中的無關(guān)變量和冗余變量對模型的簡潔性、訓(xùn)練時間和預(yù)測精度都會產(chǎn)生不利影響,文章利用數(shù)據(jù)離散化的方法設(shè)計了一種新的變量選擇方法,將最終被合并為一個區(qū)間的變量剔除,最后利用Logistic回歸對變量選擇前后模型的擬合情況、預(yù)測情況和誤判概率進(jìn)行了比較。結(jié)果表明這種方法對連續(xù)和離散的有序變量都具有良好的篩選作用,可以與目前信用評分中的IV統(tǒng)計量原則、Gini指數(shù)原則和卡方檢驗等離散變量的篩選方法互為補充。
【作者單位】： 中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 信用評級 指標(biāo)選擇 過濾法
【基金】：國家社科基金資助項目(13BTJ004)
【分類號】：F831.6
【正文快照】： 0引言個人信用評級是指利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和統(tǒng)計學(xué)方法,通過對客戶的基本信息、信用歷史記錄、行為記錄、交易記錄等信息進(jìn)行系統(tǒng)的挖掘,建立具有預(yù)測能力的模型,最終以一個信用評分來綜合評估客戶未來信用表現(xiàn)的技術(shù)。目前的個人信用評級模型大致包括判別分析、probit回歸、Lo

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1112850