發(fā)布時(shí)間：2018-01-14 23:30

  本文關(guān)鍵詞：基于GBDT與Logistic回歸融合的個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)評估模型及實(shí)證分析　出處：《管理現(xiàn)代化》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)評估 GBDT 組合特征 Logistic回歸

【摘要】：隨著個(gè)人信貸業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,如何評估個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)重要的問題,通過GBDT模型從原始數(shù)據(jù)中提取組合特征,再使用Logistic回歸構(gòu)建個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)評估模型,最后對個(gè)人的信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,可知GBDT與Logistic回歸融合模型在與其他模型相比具有更高的信貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測準(zhǔn)確性,"信貸情況良好"的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到了87.6%,"信貸情況不良"的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到了81.3%。
[Abstract]:With the rapid development of the personal credit business, how to evaluate the personal credit risk is an important problem, combined feature extraction from the original data by GBDT model, and then use the Logistic personal credit risk evaluation model construction empirical regression, finally to the individual credit data analysis shows that GBDT and Logistic regression model in comparison with other fusion the model has higher prediction accuracy of the prediction of credit risk, credit in good condition "the accuracy rate reaches 87.6%, the prediction of adverse credit" accuracy rate reached 81.3%.

【作者單位】： 華南理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目(14BGL139) 廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(201510010194) 中央高�；�本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(2015ZDXM06)
【分類號】：F832.479
【正文快照】： 可能會沒有充分利用好原始的數(shù)據(jù),忽略掉部分重要—、文獻(xiàn)綜述 的信息.出現(xiàn)預(yù)測結(jié)果不理想的情況。因此.以基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)為基礎(chǔ).充分利用歷史數(shù)據(jù),金融創(chuàng)新和個(gè)人消費(fèi)觀念的改變促進(jìn)了國內(nèi)銀 提出合適的個(gè)人信貸信用評估模型.能夠有效解決上行信貸業(yè)務(wù)特別是個(gè)人信貸業(yè)務(wù)的快速發(fā)

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本文編號：1425827