本文關(guān)鍵詞：基于Logistic回歸的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在個人信用評估中的應(yīng)用　出處：《內(nèi)蒙古大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,個人信貸消費(如買車、買房)也逐步成為個人消費的主要方式。個人信貸消費的快速增長要求商業(yè)銀行具有較為完備的信用風(fēng)險管理體系。但是缺乏科學(xué)的個人信用評估體系是目前中國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中最嚴(yán)重的問題之一。目前學(xué)術(shù)界雖然提出了包括數(shù)理統(tǒng)計、人工智能等多種信用評估模型而已有的信用評估模型之所以不能得以推廣,主要原因是很多模型精確性得到提高的同時,穩(wěn)健性不是很理想,模型的泛化能力也不是很強,要解決這些問題,僅僅改進(jìn)模型還不夠,指標(biāo)的選擇以及處理也是很重要的。本文在國內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,分析了單一模型和組合預(yù)測模型的原理和建模思想。文中主要是運用了兩種單一模型的組合,其中一種是在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中,分類精度比較理想的logistic回歸模型；另一種是在智能算法中應(yīng)用比較廣泛且分類精度較高的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。把二者運用組合模型的原理進(jìn)行組合,通過真實數(shù)據(jù)樣本對單一模型和組合模型的實證檢驗和對比,可以看出,組合模型比單一模型具有更好的分類性能。
[Abstract]:With the rapid development of China ' s economy , personal credit consumption ( such as buyers and houses ) has gradually become the main mode of personal consumption . The rapid growth of personal credit consumption demands that commercial banks have a more complete credit risk management system . However , the lack of scientific personal credit evaluation system is one of the most serious problems in the credit risk management of commercial banks in China .

【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F832;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1418958