基于数据挖掘的持卡人信用风险管理研究

发布时间：2018-08-28 09:30

【摘要】：目前的信用卡信用风险研究主要是如何提高模型的预测准确率。针对银行信用卡数据的异质性和信用数据的高度非线性,本文提出了对持卡人信用风险管理的混合数据挖掘方法。该方法包含两个阶段,在聚类阶段,样本数据被聚成同质的类,删除孤立点,不一致样本点重置标签,使样本更具有代表性;在分类阶段,基于样本进行训练生成支持向量机分类器法,对待分样本分类。基于实际数据进行了数值实验,并根据各类样本的特点提出了相应的风险管理策略。
[Abstract]:Current credit card credit risk research is mainly on how to improve the prediction accuracy of the model. In view of the heterogeneity of bank credit card data and the high nonlinearity of credit data, this paper proposes a mixed data mining method for credit risk management of cardholders. The method consists of two stages: in the clustering phase, the sample data is clustered into homogeneous classes, the outlier is deleted, the inconsistent sample points are reset to make the samples more representative, and in the classification stage, Support vector machine classifier based on training samples is used to classify sub-samples. The numerical experiments are carried out based on the actual data, and the corresponding risk management strategies are proposed according to the characteristics of all kinds of samples.
【作者单位】： 湖南科技大学商学院;湖南大学工商管理学院;
【基金】：湖南省社科基金(2010YBB127) 湖南省金融工程与金融管理研究中心2010年度开放基金课题(10FEFM02) 湖南科技大学博士科研启动项目(E51022) 教育部人文社会科学研究项目部支持项目(11YJA630124,12YJA630081)
【分类号】：F832.2

【共引文献】

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