本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的個人信用風(fēng)險組合評估研究　出處：《電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 個人信用風(fēng)險評估 因子分析 組合評估 遺傳算法

【摘要】：我國現(xiàn)在正處于經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展時期,加之我國消費信貸市場的不斷完善,個人消費信貸的規(guī)模在迅速擴(kuò)大。目前,很多銀行等金融機(jī)構(gòu)將個人消費信貸作為未來發(fā)展的主要戰(zhàn)略之一,他們投入大量的人力、財力和物力“搶占”信貸消費市場,這其中最重要的就是風(fēng)險管理控制問題。眾所周知,個人消費信貸的風(fēng)險是很高的,但是我國的風(fēng)險管理水平比較低,風(fēng)險管理手段和發(fā)放也都比較落后,尤其是對個人信用風(fēng)險的評估。個人信用風(fēng)險評估是消費信貸的第一步,準(zhǔn)確合理的評估信用風(fēng)險,是完善信貸市場、保障個人信貸健康開展的重中之重。本文從信用的定義和分類入手,對個人信用風(fēng)險評估的必要性,國外個人信用風(fēng)險評估方法的研究現(xiàn)狀以及國內(nèi)個人信用風(fēng)險評估指標(biāo)、個人信用風(fēng)險評估方法和個人信用風(fēng)險的產(chǎn)生來源進(jìn)行闡述,指出目前存在個人信用評估方法指標(biāo)體系混亂、精確度與穩(wěn)健性無法兼顧等問題。對于指標(biāo)體系問題,本文以德國信用數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù),先對指標(biāo)進(jìn)行初步篩選,進(jìn)而通過因子分析中的主成分分析法進(jìn)行指標(biāo)優(yōu)化,綜合提取出9個公因子,并以此作為構(gòu)建模型的變量。為了對比模型的準(zhǔn)確度和穩(wěn)健性問題,本文先后構(gòu)建了三個單一模型,即:基于因子分析的Logistic回歸模型、基于因子分析的多元線性回歸模型以及PCA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和三個基于遺傳算法的組合評估模型,即:Logistic回歸與多元線性回歸的組合評估模型、Logistic回歸與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合評估模型、多元線性回歸與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合評估模型,并對結(jié)果進(jìn)行比較分析。研究表明,總體上,在同一指標(biāo)體系下,基于遺傳算法的個人信用組合評估模型要比相應(yīng)的單一模型更優(yōu),適用性更強(qiáng)。從組合模型角度而言,統(tǒng)計模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的組合要比統(tǒng)計模型之間的組合分類效果更好,而統(tǒng)計模型之間的組合模型的穩(wěn)定性要優(yōu)于統(tǒng)計模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的組合。在實際的應(yīng)用過程中,我們可以通過不同的模型組合來實現(xiàn)分類準(zhǔn)確率和模型穩(wěn)定性的最優(yōu)組合。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F832.4;F224

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本文編號：1331960