个人信用评估组合模型的构建——基于决策树—神经网络的研究

发布时间：2017-09-28 10:26

  本文关键词：个人信用评估组合模型的构建——基于决策树—神经网络的研究

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【摘要】：本文以德国某商业银行的真实客户信用数据为样本,将决策树方法应用于个人信用指标的筛选过程中,并与BP神经网络模型相结合构建成一个两阶段组合模型。研究表明,基于决策树—神经网络构建的个人信用评估组合模型对于测试样本的分类预测精度高于单一BP神经网络模型的分类预测精度。组合模型对于测试样本的总正确率平均值为75.45%,高出单一BP神经网络模型的总正确率近3个百分点。基于信息熵增益率分类原理的最优决策树挑选指标方法能合理去除非重要属性指标的干扰,使真正有效的属性指标输入神经网络主模型,提高模型分类预测的精准度。
【作者单位】： 湖南大学金融与统计学院;
【关键词】： 个人信用评估 决策树 神经网络 组合模型
【基金】：国家社会科学基金重大项目《加快社会信用体系建设研究》(12&ZD053);国家社会科学基金重点项目《社会诚信制度建设和维护市场经济秩序问题研究》(11AZD026) 国家自然科学基金面上项目《社会信用制度建设关键技术、建设标准与实现机制研究》(71073047)的阶段性成果
【分类号】：F831;D64
【正文快照】： 一、引言中国经济目前仍然处于社会主义市场经济制度的转型期,在市场经济飞速发展的同时,社会信用制度体系的建设却明显滞后。部分企业和个人在经济交易过程中的信用缺失情况已经严重影响了正常的市场经济运行秩序,成为完善社会主义市场经济体制和建设信用社会的障碍。加快完

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：935334