信贷信息不对称下的信用卡信用风险研究

发布时间：2018-04-03 07:47

  本文选题：信息不对称　切入点：信用卡　出处：《经济研究》2010年S1期

【摘要】：信用卡市场具有信贷信息不对称的特征,是信用卡风险产生的主要原因之一。在信贷信息不对称条件下,如何利用统计分析、数据挖掘等高新技术,建立可靠的分析模型,对信用卡用户的行为进行风险识别和预测,具有非常重要的意义。本文首次把改进后的非参数随机森林分类(RFC)方法应用到信用卡信用风险的评估中,并和其他模型进行比较,发现非参数随机森林方法往往要优于基准的Logitic模型和SVC模型。实证发现职业、年龄、家庭人口数、月刷卡额、学历、家庭月收入对信用风险有显著影响,而性别、婚姻状况等对信用风险影响不显著。
[Abstract]:Credit card market is characterized by asymmetric credit information, which is one of the main reasons for credit card risk.Under the condition of asymmetric credit information, it is of great significance to establish a reliable analysis model by using high and new technologies such as statistical analysis and data mining to identify and predict the behavior of credit card users.In this paper, the improved non-parametric stochastic forest classification method is applied to credit card credit risk assessment for the first time, and compared with other models, it is found that the non-parametric stochastic forest method is often superior to the benchmark Logitic model and SVC model.It is found that occupation, age, family population, monthly credit card amount, academic background and monthly household income have significant effects on credit risk, while gender and marital status have no significant impact on credit risk.
【作者单位】： 厦门大学经济学院;台湾辅仁大学管理学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(2010221040) 国家社科基金重点项目(09AZD045) 国家统计局重点项目(2009LZ045)资助
【分类号】：F224;F832.2

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1704258