简介:论述的评估算法模型主要针对常用的各类评估系统,介绍了算法模型的多种形式,这些模型交织在一起,详细地给出了实现算法。算法模型具有很强的实用性,为建立高效和功能强大的计算机评估系统提供参考。
简介:信用风险是指借款人,债券发行人或金融交易对方由于各种原因不能完全履约致使金融机构,投资人或交易对方遭受损失的可能性,信用风险涉及贷款发放,债券投资,表外业务,衍生金融工具等多种金融活动,如果金融机构不能按期足额收回金融合同约定的现金流,那么对金属机构来讲就面临着信用风险,随着金融创新的进程不断加快和金融业的迅猛发展,新技术特别是信息技术在金融领域的广泛应用,新的金融工具特别是衍生金融工具迅速增加,金融业的竞争日趋激烈,金融机构的并购,破产,重组事件蔓延全球,金融实业界面临着更大的信用风险挑战,同时金融监管部门也面临着如何更有效监管信用风险的挑战,因而对信用风险的监测,评价与管理越来越重要,于是近年来金融界一方面对传统的信用风险评价方法不断改进翻新,一方面推出了一系列崭新的信用风险评价方法和模型。
简介:目前,我国商业银行所面临的信用风险随着信贷业务的不断发展而逐步增加,如何对企业信用风险进行有效区分和管理,是商业银行亟待解决的问题.基于此,本文依据信用评估指标体系分别对Logistic回归模型、贝叶斯判别模型、支持向量机模型这三类模型进行了设计与构建,同时对三类模型分别进行实证分析和结果评价,从分类准确率和模型稳健性两方面对结果进行比较,作为进一步建立组合分类预测模型的基础.本文的研究成果,有利于推动我国商业银行信用风险定量度量方法的研究,从而有助于提高商业银行的风险控制水平,使得不良资产得以降低,在提高我国商业核心竞争力以及促进消费信贷市场的发展等方面有巨大的意义.
简介:摘要电费回收工作的好与坏,将会直接影响到电力企业的经营状况1。为了约束电力客户的用电行为,保证电费的及时收缴,事先正确地识别客户的信用状况,是最为主要的内容。考虑到电力企业信用管理以及电力企业对客户信息的掌握情况2的要求,本文设计了套符合实质管理需要的,可以反映电力客户实质信用水平的指标体系,并且在此指标体系的基础上利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立信用评级模型。这模型经测试样本检验证明是准确可靠的,适合用在实质配电管理中对电力客户信用类别的判别,然而为电力企业预知信用风险,并且采用不一样的信用管理对策,提供了有力的参考依据。
简介:评估指标体系的选取是企业信用评估的首要问题,它是一个特征选择问题。文章提出了一种针时SVM组合技术的拆分特征选择方法,其主要思想是时SVM组合中的各个分类器分别进行特征选择,再采用不同的特征子集作为各子分类器的输入,进行组合建模与预测。文章从filter和wrapper相结合的思想出发,进行了子分类器的特征选择;之后,针对企业信用评估问题的特点,采用了二叉树结构作为SVM的组合策略。实验表明,拆分特征选择方法能选出规模较小、具有一定差异的关键指标集,提高了模型的分类性能,并且具有计算简单,运行快速的优点。
简介:摘要:本研究旨在构建一个高效准确的信用评分模型,以解决金融机构在信贷决策过程中对借款人信用评估的难题。在当前的大数据环境下,借款人的各类信息可以从多个维度进行收集,包括但不限于个人基本信息、征信信息、财务状况、行为特征等。为了充分利用这些信息,本研究采用了一种基于优化粒子群算法的子模型组合方式来构建信用评分模型。首先,我们将收集到的信息分为几个不同的类别,并为每一类信息建立一个逻辑回归子模型,以此来计算各个维度的信用评分。逻辑回归模型因其解释性强、计算效率高而被广泛应用于信用风险评估中。然后,为了得到一个综合的信用评分,我们需要确定这些子模型评分在最终评分中的权重。这里,我们引入了模拟退火粒子群优化算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization, SAPSO)来寻找最佳的权重组合,并将此算法与线性回归计算组合权重、基于遗传算法的优化组合权重进行比较。我们在实际数据集上进行了实验验证,通过模拟退火粒子群算法的优化,我们能够找到一组权重,使得组合后的信用评分模型在预测准确性上达到最优。证明了该方法相较于传统单一模型建模方式不仅提高了信用评分的准确性,而且通过子模型的建立,增强了模型对借款人信用状况的解释能力。此外,模型的构建过程考虑了不同信息类型的重要性,使得评分结果更加客观和全面。本研究为信用风险评估领域的研究提供了一种新的模型构建思路,对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要的实践意义和实际应用价值。