發(fā)布時(shí)間：2022-01-17 07:02

　　信用評(píng)級(jí)模型是金融機(jī)構(gòu)科學(xué)評(píng)估客戶(hù)違約風(fēng)險(xiǎn)的重要工具。以提升信用評(píng)級(jí)模型分類(lèi)準(zhǔn)確性和確�？山忉屝詾槟繕�(biāo),提出將XGBoost算法與Logistic Group Lasso模型相結(jié)合的信用評(píng)級(jí)方法,利用XGBoost算法進(jìn)行特征選擇來(lái)簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu),構(gòu)建Logistic Group Lasso模型來(lái)確保模型中重要變量的可解釋性。基于某商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明,新方法對(duì)貸款客戶(hù)的分類(lèi)效果顯著優(yōu)于常規(guī)方法,能夠有效防控客戶(hù)的違約風(fēng)險(xiǎn),為金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)更多收益。 

【文章來(lái)源】：征信. 2019,37(11)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

自變量的相對(duì)重要性排序可以依據(jù)自變量的重要性相對(duì)百分比剔除重要

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]信用評(píng)級(jí)模型構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)學(xué)解讀[J]. 夏利宇,何琬.  征信. 2019(06)
[2]處理不平衡征信數(shù)據(jù)的零膨脹信用評(píng)級(jí)模型[J]. 何曉群,夏利宇,姜天英.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2019(05)
[3]基于半?yún)?shù)方法進(jìn)行拒絕推斷的信用評(píng)級(jí)模型[J]. 夏利宇,何曉群.  管理評(píng)論. 2018(10)



本文編號(hào)：3594270