个人信用评级模型的指标选择方法

发布时间：2017-10-29 12:01

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【摘要】：目前个人信用评级建模的数据呈现出高维度的特点,其中的无关变量和冗余变量对模型的简洁性、训练时间和预测精度都会产生不利影响,文章利用数据离散化的方法设计了一种新的变量选择方法,将最终被合并为一个区间的变量剔除,最后利用Logistic回归对变量选择前后模型的拟合情况、预测情况和误判概率进行了比较。结果表明这种方法对连续和离散的有序变量都具有良好的筛选作用,可以与目前信用评分中的IV统计量原则、Gini指数原则和卡方检验等离散变量的筛选方法互为补充。
【作者单位】： 中国人民大学统计学院;
【关键词】： 信用评级 指标选择 过滤法
【基金】：国家社科基金资助项目(13BTJ004)
【分类号】：F831.6
【正文快照】： 0引言个人信用评级是指利用数据挖掘技术和统计学方法,通过对客户的基本信息、信用历史记录、行为记录、交易记录等信息进行系统的挖掘,建立具有预测能力的模型,最终以一个信用评分来综合评估客户未来信用表现的技术。目前的个人信用评级模型大致包括判别分析、probit回归、Lo

【共引文献】

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本文编号：1112850