基于ALB模型的個(gè)人信用評分系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其應(yīng)用研究
【圖文】:
圖 2.1 個(gè)人信用狀況因素圖.2 個(gè)人信用評分方法個(gè)人信用評估經(jīng)歷了二十年的發(fā)展,總體來說主要分為兩大類:傳統(tǒng)的個(gè)用評估法和現(xiàn)代的個(gè)人信用評估法。1.傳統(tǒng)的個(gè)人信用評估方法[20]傳統(tǒng)的個(gè)人信用的評估主要依靠評估人員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、以及對于個(gè)人信用的理解。傳統(tǒng)的對用戶評估的內(nèi)容比較單一,尤其是評估依靠專家知識和個(gè)驗(yàn)。所以,客戶特征指標(biāo)的賦值具有很大的主觀隨意性以及指標(biāo)選用的標(biāo)準(zhǔn)都會(huì)對評估結(jié)果有所偏差。數(shù)理統(tǒng)計(jì)能有效的消除主觀因素對個(gè)人信用評估響,因此隨著數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在個(gè)人信用評估方面的應(yīng)用。古典的個(gè)人信用評法悄然的退出歷史的舞臺。2.現(xiàn)代個(gè)人信用評估法(信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型)許多的專家和學(xué)者一直研究更加準(zhǔn)確的個(gè)人信用評估的新模型和新方法,
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得的結(jié)果和層次分析排序結(jié)果中權(quán)值大的變量作為解釋ogistic 回歸模型中,結(jié)合 Logistic 回歸模型中的解釋變量,重新構(gòu)ic 回歸的混合模型。利用 SPSS 軟件進(jìn)行 Logistic 回歸,得到的混合1 2 3 4 56 7 8 9log( ) 10.98 0.63 19.65 1.89 0.85 1.091.28 1.67 1.90 3.89p x x x x xx x x x (逐步回歸擇合適的變量子集的方法有很多,包括向后剔除法,逐步篩選法,等,但是最常用的選擇方法是逐步篩選法。逐步篩選法的基本步驟下:規(guī)的步驟:對自變量逐個(gè)引入,每次引入對 Y 影響最顯著的自變量量進(jìn)行檢驗(yàn),將不顯著的變量逐個(gè)的從方程中剔除掉。最后方程中 影響很顯著的變量,同時(shí)那些對 Y 影響很少的變量不包含在方程中本的步驟:首先輸入引入變量的顯著性水平輸入和剔除變量的顯著然后按照一下流程圖進(jìn)行變量的篩選。
【學(xué)位授予單位】:湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號】:F832.479;TP183
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號:2526983
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