本文關(guān)鍵詞：個(gè)人信用評(píng)分模型的發(fā)展及優(yōu)化算法分析　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2015年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 風(fēng)險(xiǎn)控制 個(gè)人信用 信用評(píng)分模型 優(yōu)化算法

【摘要】：為有效識(shí)別與計(jì)量個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn),規(guī)避金融危機(jī)對(duì)商業(yè)銀行的不利影響,保持我國(guó)信貸和金融市場(chǎng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn),對(duì)個(gè)人信用評(píng)分的主要模型及其發(fā)展進(jìn)行了歸納,闡明個(gè)人信用評(píng)分研究中仍存在信用樣本的有效性及完整性問題、信用指標(biāo)體系的合理性問題以及模型的選擇及適用性問題.鑒于此,基于相關(guān)性分析實(shí)現(xiàn)異常樣本的預(yù)警,基于蒙特卡洛算法對(duì)樣本進(jìn)行補(bǔ)足;結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)模型及人工智能模型,采用步長(zhǎng)遍歷算法對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行優(yōu)化及顯著性加權(quán);以精確度、穩(wěn)健性、第1誤判率、第2誤判率及差異性作為選擇指標(biāo),實(shí)現(xiàn)評(píng)分模型的選擇與輸出.分析表明:通過(guò)上述優(yōu)化算法,將解決個(gè)人信用評(píng)分中存在的問題,提高商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力.
[Abstract]:In order to effectively identify and measure individual credit risks , avoid the adverse effects of financial crisis on commercial banks , maintain the normal operation of credit and financial markets in our country , summarize the main models and their development of individual credit scoring .

【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(70871030) 黑龍江省自然科學(xué)基金(G200914)
【分類號(hào)】：F832.4;F224
【正文快照】： 個(gè)人信貸作為銀行的主要資產(chǎn)業(yè)務(wù)之一,其風(fēng)險(xiǎn)水平的控制關(guān)系到商業(yè)銀行對(duì)于經(jīng)濟(jì)資本的整體要求.因此,能否對(duì)個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的識(shí)別與計(jì)量,成為商業(yè)銀行能否合理控制風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素.隨著我國(guó)個(gè)人信貸規(guī)模和涉及領(lǐng)域日益擴(kuò)大,自90年代后期開始,個(gè)人信用評(píng)分方法開始引起國(guó)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 張s，

本文編號(hào)：1412139