信用评分模型

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基于主成分分析的信用评分模型研究
《统计学与应用》2024年第3期639-648,共10页周炜堉 龚平 
信用评分是确保金融机构安全借贷和减少坏账风险的重要工具,其中主成分分析(PCA)能提高处理贷款数据的精确度和效率,进而提升信用评分模型的预测能力。本文首先介绍了研究背景和意义,探讨了信用评分模型的发展与现状,分析了PCA在信用评...
关键词：信用评分模型 主成分分析 
基于半监督支持向量机的信用评分模型被引量：3
《中国管理科学》2024年第3期1-8,共8页陈耸 于秀运 邱涌钦 方匡南 
国家自然科学基金面上项目(72071169);教育部人文社会科学研究青年基金项目(20YJC910004);中央高校基本科研业务专项资金(20720231060)。
针对信用评分中有标记样本获取难度大、成本高的问题,本文提出一种新的基于半监督支持向量机的信用评分模型。通过给未标记样本引入新的参数,使得模型无需满足随机缺失假设,具有良好的适用性。同时,在损失函数中加入半监督部分鼓励有标...
关键词：半监督分类 支持向量机 变量选择 信用评分 
征信促融 打造“常系列”普惠金融产品
《中国信用》2023年第8期91-92,共2页无 
抵押物不足是导致中小企业融资难、融资贵的一个重要原因,江苏省常州市瞄准中小企业融资难、融资贵、融资慢问题,坚持征信促融、推动普惠金融,以大数据为支撑,采集不同经营主体的多维度数据资源,搭建信用信息数据库,构建信用评分模型,...
关键词：普惠金融 信用贷款 信用评分模型 征信 中小企业贷款 经营主体 融资贵 江苏省常州市 
互联网金融下用户信用风险评估
《产业创新研究》2023年第3期140-142,共3页晁兮 
互联网金融的蓬勃发展使得各种新型商业模式使得电子商务和金融服务的联系越来越紧密,通过介绍京东白条的发展现状,引出了问题——信用风险评分模型来对互联网金融行业的消费金融的信用风险进行预测,介绍了如何度量信用风险以及京东白...
关键词：京东白条 信用风险 信用评分模型 预期损失 非预期损失 
基于非平衡数据的LDA-BPNN信用评分模型被引量：2
《计算机仿真》2023年第2期303-308,414,共7页王静 王艳丽 孙士保 贾少勇 
国家自然科学基金项目(51474095);河南省重点攻关项目(152102210277);河南省高校科技创新团队支持计划项目(17IRTSTHN010);河南科技大学科技创新团队项目(2015XTD011);河南科技大学重大产学研合作培育基金项目(2015ZDCXY03)。
随着互联网金融的蓬勃发展,信用评分已成为评判是否为贷款人放款的重要依据,传统的信用评分方法的单一性,不能有效地减少不良贷款带来的巨大损失。提出一种基于非平衡数据的LDA-BPNN方法构建信用评分模型,通过Borderline-SMOTE算法进行...
关键词：信用评分 自适应合成抽样算法 线性判别分析 多层前馈神经网络 
征信赋能普惠金融的实践探索——以益博睿、艾可飞和环联为例被引量：1
《征信》2023年第1期34-39,共6页王冬冬 王丽丽 丁艳艳 
征信活动对于帮助更多的消费主体合理获得信贷支持,实现普惠金融目标具有积极作用。聚焦国际三大征信机构益博睿、艾可飞和环联的创新举措,阐述其在征信数据应用、评分模型开发以及信用服务升级等方面的有益实践,发现积极使用替代数据和...
关键词：征信替代数据 普惠金融 信用评分模型 信用评价产品 
大数据环境下的逻辑回归算法分析与研究被引量：4
《电子技术与软件工程》2022年第17期178-181,共4页唐婷 黎明 
四川职业技术学院资助项目《基于逻辑回归算法的消费贷款信用评分模型开发及优化》(课题编号:2022YZB011)。
本文主要介绍在大数据环境下的逻辑回归算法的分析与研究,通过案例说明逻辑回归算法在银行消费信贷业务中对用户数据分析的具体应用。通过本文介绍不仅能了解逻辑回归算法的原理,更能利用数据分析算法建立消费贷款信用评分模型,从而实...
关键词：大数据技术 逻辑回归算法 消费贷款信用评分模型 
改进SMOTE方法基于XGBoost的信用评分模型
《网络安全技术与应用》2022年第2期37-41,共5页张杏枝 
针对信用数据中的高维稀疏特征与样本不平衡问题易导致模型分类性能欠佳,提出一种新颖的框架来构建信用评分模型。首先,通过计算特征相似度解决高维稀疏特征;其次针对样本不平衡问题提出基于特征聚类改进的SMOTE方法(FC-SMOTE),以平衡...
关键词：信用评分 特征相似度 特征聚类 不平衡数据 SMOTE XGBoost 
基于SMOTE-AdaBoost-DT的类别不平衡信用评分模型被引量：2
《中国计量大学学报》2021年第4期549-554,共6页赵佳丽 徐明江 吴增源 郑素丽 
国家自然科学基金项目(No.71572187);浙江省自然科学基金项目(No.LY20G010008)。
目的:针对信用评分样本类别不平衡问题,提出一种新的分类方法——合成少数类过采样技术-自适应增强-决策树(SMOTE-AdaBoost-DT)模型。方法:首先,利用SMOTE生成少数类样本,降低数据的不平衡性;其次,利用以DT为基分类器的AdaBoost算法对...
关键词：信用评分 SMOTE技术 集成学习 不平衡分类 
客户分组对商业银行个人信用评分模型的提升作用研究
《征信》2021年第12期67-71,共5页张亚京 赵志冲 
国家自然科学基金重点项目(71731003);国家自然科学基金项目(72071026);中国博士后科学基金资助项目(2020M680804)。
分组模型是指根据借款人的行为特征分出不同的客群,是信用评分模型开发中的重要一环,可以提升信用评分模型的精度。采用模糊C均值聚类和CART决策树两种方法对全部借款人进行分组,并对分组后的每个客群进行WOE数值转换和逻辑回归信用评...
关键词：分组模型 信用评分模型 模糊聚类 CART决策树 
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