【摘要】：隨著我國經(jīng)濟的高速增長和消費內需的不斷擴大,以及城鎮(zhèn)住房制度改革等相關政策的帶動,近幾年,我國個人信貸需求發(fā)展強勁,個人信貸規(guī)模也逐步擴大。但是,在不斷發(fā)展的過程中,國內商業(yè)銀行在個人信貸業(yè)務的風險管理中卻存在著許多問題,尤其是缺乏適用于本國個人信用發(fā)展情況的個人信用評分方法。并且,這一問題已在一定程度上制約和阻礙了個人信貸業(yè)務的良性發(fā)展。因此,開發(fā)出一套能夠有效降低風險的個人信用評分方法,不僅具有較高的學術價值,更具有較強的使用意義。 本文針對個人信用評分問題,在國內外學者有關個人信用評分模型的研究基礎上,并依據(jù)組合預測的原理,提出通過運用模擬退火遺傳算法(SA-GA)優(yōu)化組合模型中單一模型權重的方法,構建基于SA-GA算法的個人信用評分組合預測模型。首先從遺傳算法(GA)以及模擬退火算法(SA)的原理出發(fā),對GA在優(yōu)化組合預測模型權重問題中的適用性,以及將局部搜索能力較強的SA算法引入全局搜索能力較強的GA算法問題中的可行性進行了詳盡的分析。確定BP網(wǎng)絡模型和RBF網(wǎng)絡模型作為單一模型,基于SA-GA算法構建了個人信用組合預測模型,將組合預測模型的誤判率作為SA-GA的適應度函數(shù),利用SA算法較強的局部搜索能力來提高GA算法的整體預測效果。通過對兩種單一模型、GA組合模型以及SA-GA組合模型在不同樣本中的應用結果精度及穩(wěn)健度的比較分析,可以看出組合模型可以有效地綜合單一模型的優(yōu)點,基于SA改進的GA算法在預測精度及穩(wěn)健性上更具優(yōu)勢,而且可以更好地解釋各變量對違約的影響,更利于模型實現(xiàn)預期的預測效果。
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學經(jīng)濟學碩士學位論文一模型的穩(wěn)健性比較 BP 網(wǎng)絡與 RBF 網(wǎng)絡在各訓練樣本及與訓練樣本相對應的檢驗樣本可以看出 BP 網(wǎng)絡模型雖然在總的分類精度上稍高于 RBF 網(wǎng)絡模型不同的檢驗樣本時，BP 網(wǎng)絡模型的分類精度曲線的波動要大于 RB如圖 4-1 所示。

根據(jù)三種模型在對應相同樣本下的檢驗結果可以看出，GA 組合模型在不同檢測樣本下的分類精度的波動趨勢，要小于 BP 網(wǎng)絡模型，而略大于 RBF 網(wǎng)絡模型，如圖 4-3 所示：圖 4-3 三種模型的總錯分率變化曲線并且，，可以從圖 4-4 中看處三種模型在不同檢測樣本下的第二類錯分率具的波動，具有同樣的變化趨勢，即 GA 組合模型波動幅度和頻率小于 BP 網(wǎng)絡模型，但卻大于 RBF 網(wǎng)絡。圖 4-4 三種模型的第二類錯分率變化曲線
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F832.4

【參考文獻】

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本文編號：2591568