基于随机森林融合朴素贝叶斯的信用评估模型

发布时间：2017-12-20 09:19

  本文关键词：基于随机森林融合朴素贝叶斯的信用评估模型　出处：《数学的实践与认识》2017年02期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 随机森林 朴素贝叶斯 特征选择 信用评估

【摘要】：利用随机森林特征选择算法,对信用评估的可用指标集进行特征选择,在此基础上建立基于随机森林融合朴素贝叶斯的信用评估模型.选取UCI数据库中的German数据集进行实证研究,结果表明,通过随机森林进行特征选择的随机森林融合朴素贝叶斯模型具有更高的预测准确度.
【作者单位】： 华北水利水电大学数学与信息科学学院;
【基金】：河南省基础与前沿技术研究项目(142300410401)
【分类号】：F831.2;F224
【正文快照】： 1引言 近年来,信用评估已经成为金融机构评估信贷风险、增加现金流量、降低违约率的主要方法,主要包括三个步骤:明确信用影响因素;获取影响因素的动态特征;构建模型评估客户信用等级目前,国内外常用的信用评估方法有统计方法和机器学习方法.在国外,Sustersic等[31设计了运用

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王春峰,万海晖,张维;商业银行信用风险评估及其实证研究[J];管理科学学报;1998年01期

2 李旭升;郭耀煌;;基于朴素贝叶斯分类器的个人信用评估模型[J];计算机工程与应用;2006年30期

3 郭英见;吴冲;;基于信息融合的商业银行信用风险评估模型研究[J];金融研究;2009年01期

4 丁东洋;周丽莉;刘乐平;;贝叶斯方法在信用风险度量中的应用研究综述[J];数理统计与管理;2013年01期

5 姚潇;余乐安;;模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用[J];系统工程理论与实践;2012年03期

6 吴陈;张明华;;基于最优朴素贝叶斯分类器的个人信用预测[J];江苏科技大学学报(自然科学版);2012年04期

7 樊鹏英;李楠;陈暮紫;陈敏;;农村信用社信贷违约识别模型及其应用[J];数学的实践与认识;2014年20期

8 孟杰;;随机森林模型在财务失败预警中的应用[J];统计与决策;2014年04期

9 肖进;刘敦虎;顾新;汪寿阳;;银行客户信用评估动态分类器集成选择模型[J];管理科学学报;2015年03期

10 李进;;基于随机森林算法的绿色信贷信用风险评估研究[J];金融理论与实践;2015年11期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王春峰,万海晖,张维;组合预测在商业银行信用风险评估中的应用[J];管理工程学报;1999年01期

2 管七海,冯宗宪;信用违约概率测度研究:文献综述与比较[J];世界经济;2004年11期

3 熊熊,张维,任达,任昆,安瑛晖;商业银行非现场监管的模式识别方法[J];系统工程学报;2004年05期

4 方洪全,曾勇;对银行信用风险评价体系的比较[J];系统工程理论方法应用;2004年03期

5 李晓峰,徐玖平;企业财务危机预警Rough-ANN模型的建立及其应用[J];系统工程理论与实践;2004年10期

6 方洪全,曾勇;运用多元判别法评估企业信用风险的实例[J];预测;2004年04期

7 方洪全;曾勇;;联机分析挖掘(OLAM)方法在银行信用风险评估中的应用[J];中国软科学;2004年10期

8 王春峰,李汶华;商业银行信用风险评估:投影寻踪判别分析模型[J];管理工程学报;2000年02期

9 王春峰,李汶华;小样本数据信用风险评估研究[J];管理科学学报;2001年01期

10 杨晓光,马超群,文风华;VaR之下厚尾分布的最优资产组合的收敛性[J];管理科学学报;2002年01期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王春峰,万海晖,张维;基于神经网络技术的商业银行信用风险评估[J];系统工程理论与实践;1999年09期

2 牛东晓,邢棉;时间序列的小波神经网络预测模型的研究[J];系统工程理论与实践;1999年05期

3 王春峰,万海晖,张维;商业银行信用风险评估及其实证研究[J];管理科学学报;1998年01期

4 管七海,冯宗宪;信用违约概率测度研究:文献综述与比较[J];世界经济;2004年11期

5 于立勇,詹捷辉,金建国;内部评级法中违约概率与违约损失率的测算研究[J];统计研究;2004年12期

6 陈雄华,林成德,叶武;基于神经网络的企业信用等级评估[J];系统工程学报;2002年06期

7 吴德胜,梁j;基于V-foldCross-validation和Elman神经网络的信用评价研究[J];系统工程理论与实践;2004年04期

8 吴冲,吕静杰,潘启树,刘云焘;基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型研究[J];系统工程理论与实践;2004年11期

9 陈雷;国际信用卡欺诈与预防[J];中国信用卡;2004年06期

10 施锡铨,邹新月;典型判别分析在企业信用风险评估中的应用[J];财经研究;2001年10期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 孟杰;;随机森林模型在财务失败预警中的应用[J];统计与决策;2014年04期

2 李升;宋舜宏;;网络入侵检测中属性分组的随机森林算法[J];计算机安全;2009年11期

3 刘微;罗林开;王华珍;;基于随机森林的基金重仓股预测[J];福州大学学报(自然科学版);2008年S1期

4 钱争鸣;李海波;于艳萍;;个人住房按揭贷款违约风险研究[J];经济研究;2010年S1期

5 ;[J];;年期

中国重要会议论文全文数据库 前7条

1 谢程利;王金桥;卢汉清;;核森林及其在目标检测中的应用[A];第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）论文集[C];2010年

2 武晓岩;方庆伟;;基因表达数据分析的随机森林方法及算法改进[A];黑龙江省第十次统计科学讨论会论文集[C];2008年

3 张天龙;梁龙;王康;李华;;随机森林结合激光诱导击穿光谱技术用于的钢铁分类[A];中国化学会第29届学术年会摘要集——第19分会：化学信息学与化学计量学[C];2014年

4 相玉红;张卓勇;;组蛋白去乙酰化酶抑制剂的构效关系研究[A];第十一届全国计算（机）化学学术会议论文摘要集[C];2011年

5 张涛;李贞子;武晓岩;李康;;随机森林回归分析方法及在代谢组学中的应用[A];2011年中国卫生统计学年会会议论文集[C];2011年

6 冯飞翔;冯辅周;江鹏程;刘菁;刘建敏;;随机森林和k-近邻法在某型坦克变速箱状态识别中的应用[A];第八届全国转子动力学学术讨论会论文集[C];2008年

7 曹东升;许青松;梁逸曾;陈宪;李洪东;;组合树的集合体和后向消除策略去分类P-糖蛋白化合物[A];第十届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2009年

中国博士学位论文全文数据库 前5条

1 张乾;基于随机森林的视觉数据分类关键技术研究[D];华南理工大学;2016年

2 曹正凤;随机森林算法优化研究[D];首都经济贸易大学;2014年

3 雷震;随机森林及其在遥感影像处理中应用研究[D];上海交通大学;2012年

4 岳明;基于随机森林和规则集成法的酒类市场预测与发展战略[D];天津大学;2008年

5 李书艳;单点氨基酸多态性与疾病相关关系的预测及其机制研究[D];兰州大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 钱维;药品不良反应监测中随机森林方法的建立与实现[D];第二军医大学;2012年

2 韩燕龙;基于随机森林的指数化投资组合构建研究[D];华南理工大学;2015年

3 贺捷;随机森林在文本分类中的应用[D];华南理工大学;2015年

4 张文婷;交通环境下基于改进霍夫森林的目标检测与跟踪[D];华南理工大学;2015年

5 李强;基于多视角特征融合与随机森林的蛋白质结晶预测[D];南京理工大学;2015年

6 朱玟谦;一种收敛性随机森林在人脸检测中的应用研究[D];武汉理工大学;2015年

7 肖宇;基于序列图像的手势检测与识别算法研究[D];电子科技大学;2014年

8 李慧;一种改进的随机森林并行分类方法在运营商大数据的应用[D];电子科技大学;2015年

9 赵亚红;面向多类标分类的随机森林算法研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

10 黎成;基于随机森林和ReliefF的致病SNP识别方法[D];西安电子科技大学;2014年

，

本文编号：1311564