本文選題：信息不對(duì)稱　切入點(diǎn)：信用卡　出處：《經(jīng)濟(jì)研究》2010年S1期

【摘要】：信用卡市場(chǎng)具有信貸信息不對(duì)稱的特征,是信用卡風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的主要原因之一。在信貸信息不對(duì)稱條件下,如何利用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等高新技術(shù),建立可靠的分析模型,對(duì)信用卡用戶的行為進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)測(cè),具有非常重要的意義。本文首次把改進(jìn)后的非參數(shù)隨機(jī)森林分類(RFC)方法應(yīng)用到信用卡信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估中,并和其他模型進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)非參數(shù)隨機(jī)森林方法往往要優(yōu)于基準(zhǔn)的Logitic模型和SVC模型。實(shí)證發(fā)現(xiàn)職業(yè)、年齡、家庭人口數(shù)、月刷卡額、學(xué)歷、家庭月收入對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響,而性別、婚姻狀況等對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)影響不顯著。
[Abstract]:Credit card market is characterized by asymmetric credit information, which is one of the main reasons for credit card risk.Under the condition of asymmetric credit information, it is of great significance to establish a reliable analysis model by using high and new technologies such as statistical analysis and data mining to identify and predict the behavior of credit card users.In this paper, the improved non-parametric stochastic forest classification method is applied to credit card credit risk assessment for the first time, and compared with other models, it is found that the non-parametric stochastic forest method is often superior to the benchmark Logitic model and SVC model.It is found that occupation, age, family population, monthly credit card amount, academic background and monthly household income have significant effects on credit risk, while gender and marital status have no significant impact on credit risk.
【作者單位】： 廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;臺(tái)灣輔仁大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2010221040) 國(guó)家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目(09AZD045) 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局重點(diǎn)項(xiàng)目(2009LZ045)資助
【分類號(hào)】：F224;F832.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1704258