一种全新的两阶段个人信用评分方法探究

发布时间：2018-08-24 10:54

【摘要】：目前我国还没有一套规范的个人信用评分指标体系和方法。本文利用真实的个人消费信贷数据,首先建立了个人信用评分的多元线性判别分析模型和BP神经网络模型,然后将线性判别分析模型的结果与其它变量一起作为输入变量建立了混合两阶段个人信用评分模型。实证研究表明,混合两阶段个人信用评分模型相对于前两种单一模型能同时满足预测精度和稳健性的双重要求,从而,突破了通常应用单一模型于个人信用评分领域的局限。
[Abstract]:At present, our country does not have a set of standardized personal credit scoring index system and method. In this paper, using the real personal consumption credit data, the multivariate linear discriminant analysis model and the BP neural network model of personal credit score are established. Then the results of the linear discriminant analysis model and other variables as input variables are used as input variables to establish a mixed two-stage personal credit rating model. The empirical study shows that the mixed two-stage personal credit scoring model can meet the dual requirements of prediction accuracy and robustness compared with the first two single models, thus breaking through the limitation of applying the single model in the field of personal credit scoring.
【作者单位】： 西安交通大学经济与金融学院;
【基金】：教育部人文社会科学研究青年基金项目(09XJC790011)资助
【分类号】：F830.5;F224

【二级参考文献】

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本文编号：2200597