【摘要】：目前的信用卡信用風(fēng)險(xiǎn)研究主要是如何提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。針對(duì)銀行信用卡數(shù)據(jù)的異質(zhì)性和信用數(shù)據(jù)的高度非線性,本文提出了對(duì)持卡人信用風(fēng)險(xiǎn)管理的混合數(shù)據(jù)挖掘方法。該方法包含兩個(gè)階段,在聚類階段,樣本數(shù)據(jù)被聚成同質(zhì)的類,刪除孤立點(diǎn),不一致樣本點(diǎn)重置標(biāo)簽,使樣本更具有代表性;在分類階段,基于樣本進(jìn)行訓(xùn)練生成支持向量機(jī)分類器法,對(duì)待分樣本分類�；趯�(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)值實(shí)驗(yàn),并根據(jù)各類樣本的特點(diǎn)提出了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。
[Abstract]:Current credit card credit risk research is mainly on how to improve the prediction accuracy of the model. In view of the heterogeneity of bank credit card data and the high nonlinearity of credit data, this paper proposes a mixed data mining method for credit risk management of cardholders. The method consists of two stages: in the clustering phase, the sample data is clustered into homogeneous classes, the outlier is deleted, the inconsistent sample points are reset to make the samples more representative, and in the classification stage, Support vector machine classifier based on training samples is used to classify sub-samples. The numerical experiments are carried out based on the actual data, and the corresponding risk management strategies are proposed according to the characteristics of all kinds of samples.
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)商學(xué)院;湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：湖南省社科基金(2010YBB127) 湖南省金融工程與金融管理研究中心2010年度開放基金課題(10FEFM02) 湖南科技大學(xué)博士科研啟動(dòng)項(xiàng)目(E51022) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目部支持項(xiàng)目(11YJA630124,12YJA630081)
【分類號(hào)】：F832.2

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2208990