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可解释的信用风险评估模型:基于注意力机制的规则提取方法
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作者 王宝财 吴国伟 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期50-59,共10页
信用风险评估旨在预判客户是否会违约,被视为一项复杂的非线性二分类难题。尽管传统的统计模型在信用评估领域具有一定的应用价值,但其局限性也日益显现。鉴于此,机器学习技术,特别是支持向量机、深度神经网络和集成学习等先进方法,在... 信用风险评估旨在预判客户是否会违约,被视为一项复杂的非线性二分类难题。尽管传统的统计模型在信用评估领域具有一定的应用价值,但其局限性也日益显现。鉴于此,机器学习技术,特别是支持向量机、深度神经网络和集成学习等先进方法,在信用风险评估领域得到了广泛应用,旨在提升模型的准确性和预测精度。然而,尽管这些机器学习模型性能卓越,但其内在的复杂性和不透明性导致模型预测结果难以向用户阐释,在实施过程中面临诸多挑战。为解决这一问题,提出了一种可解释的信用风险评估模型,该模型融合了注意力机制与树集成规则提取技术,能够自动识别训练数据中的复杂非线性关系,实现模型自身的可解释。首先从训练好的树集成模型中提炼出众多可解释的规则,并将这些规则转换为新的特征变量,然后将这些新的特征变量作为注意力神经网络的输入,以精确计算每条规则的注意力权重。在此基础上,模型根据注意力权重、目标函数及约束条件,综合考虑规则子集的预测精度、稳定性和可解释性,可在线性时间内高效地求得最优规则子集。在3个公开数据集上进行了实验,结果表明,所提方法在保持模型较高预测精度的前提下,实现了模型可解释性的显著提升。 展开更多
关键词 机器学习可解释性 信用风险评估 注意力机制 规则生成算法 树集成模型
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面向企业信用风险评估的多视角异质图神经网络方法 被引量:3
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作者 魏少朋 梁婷 +2 位作者 赵宇 庄福振 任福继 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1957-1967,共11页
企业信用风险评估是一个重要且具有挑战的问题.由于金融市场中存在大量的异质关联关系,使得异质图神经网络天然适合建模企业信用风险.然而,现有大部分研究不能充分捕捉到复杂金融网络中企业的综合信用风险.针对此问题,提出了一个面向企... 企业信用风险评估是一个重要且具有挑战的问题.由于金融市场中存在大量的异质关联关系,使得异质图神经网络天然适合建模企业信用风险.然而,现有大部分研究不能充分捕捉到复杂金融网络中企业的综合信用风险.针对此问题,提出了一个面向企业信用风险评估的多视角异质图神经网络方法——CRGNN.该方法包含自身风险编码器以及传染风险编码器,其中自身风险编码器建模基于企业特征信息的自身风险,传染风险编码器由新提出的分层异质图Transformer网络和分层异质图特征注意力网络2个子模块组成.这2个模块分别挖掘基于企业不同邻居视角的传染风险和基于不同特征维度视角的传染风险.为了充分利用异质关系信息,2个模块都采用了分层机制.在企业破产预测数据集SMEsD和企业信用评估数据集ECAD上进行了大量的实验,AUC指标相比最优基线模型分别提高了3.98个百分点和3.47个百分点. 展开更多
关键词 图神经网络 信用风险评估 传染风险 深度学习 金融科技
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小额贷款信用风险评估研究述评 被引量:9
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作者 申韬 《金融理论与实践》 CSSCI 北大核心 2012年第1期105-110,共6页
本文从信用风险评估特征、评估指标确定、评估方法选择和信用评分法/适用性等角度,对国内外小额贷款信用风险评估的相关理论和实证研究予以述评并加以探讨,对我国小额贷款信用风险评估提供了重要启示。
关键词 小额贷款 信用风险评估指标 信用风险评估方法 信用评分法
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小微企业信用风险评估的IDGSO-BP集成模型构建研究 被引量:19
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作者 胡贤德 曹蓉 +2 位作者 李敬明 阮素梅 方贤 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第4期132-139,148,共9页
针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算... 针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO-BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架,在学习过程中引入离散型萤火虫算法,优化设计神经网络的网络结构与连接权值,得到一组相对合适的权值与阈值,再进行新一轮网络训练,以"均平方误差最小"为评价准则,产生网络的输出结果,以此建立小微企业信用风险评估模型。其仿真实验结果表明,该模型在收敛速度及运算精度方面较传统BP神经网络模型、遗传GABP模型及连续GSO-BP模型有较明显优势。因此,IDGSO-BP模型可以有效提高小微企业信用风险评估的准确性。 展开更多
关键词 小微企业 信用风险评估 离散型萤火虫算法 BP神经网络
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基于SVM混合集成的信用风险评估模型 被引量:28
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作者 陈云 石松 +1 位作者 潘彦 俞立 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第4期115-120,共6页
准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和Ada Boost两种流行策略的合成,能提... 准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和Ada Boost两种流行策略的合成,能提高组合成员分类器的多样性,从而提高集成学习模型的预测准确率。模型在两组公开信用数据集上进行了应用,实验结果表明基于RSA的SVM的集成学习模型可以作为信用风险评估的有效模型。 展开更多
关键词 信用风险评估 支持向量机(SVM) 集成学习 ADA BOOST 随机子集模型
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组合预测在商业银行信用风险评估中的应用 被引量:68
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作者 王春峰 万海晖 张维 《管理工程学报》 CSSCI 1999年第1期11-14,36+2,共6页
本文运用组合预测思想,提出了一种将统计方法与神经网络技术相结合的组合预测方法,并应用于商业银行的信用风险评估中。
关键词 组合预测 统计方法 神经网络 信用风险评估
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基于改进的随机森林模型的个人信用风险评估研究 被引量:29
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作者 周永圣 崔佳丽 +2 位作者 周琳云 孙红霞 刘淑芹 《征信》 北大核心 2020年第1期28-32,共5页
提出基于XGBoost算法的随机森林模型(即XGBoost-RF模型),以评估个人信用风险。将德国信用数据集作为数据样本,引入XGBoost算法处理数据样本,依据其得出的重要性得分筛选个人信用风险评估指标;基于所得指标,运用随机森林算法(RF)对数据... 提出基于XGBoost算法的随机森林模型(即XGBoost-RF模型),以评估个人信用风险。将德国信用数据集作为数据样本,引入XGBoost算法处理数据样本,依据其得出的重要性得分筛选个人信用风险评估指标;基于所得指标,运用随机森林算法(RF)对数据样本进行分类,并分析了指标特点及分类性能。研究结果表明:实务中个人信用风险评估指标体系对"人脉关系"指标关注欠缺;无论从成本还是预测效果来看,改进的随机森林模型即XGBoost-RF模型都展示了较好的可行性和优越性。 展开更多
关键词 信用风险评估 信用指标 特征选择 XGBoost 随机森林(RF) XGBoost-RF
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基于支持向量机的商业银行信用风险评估模型 被引量:26
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作者 刘闽 林成德 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期29-32,共4页
贷款业务是商业银行最重要的资产业务,构建一个适用的信用风险评估模型十分重要.本文基于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,引入小样本学习的通用学习算法支持向量机(SVM),建立了商业银行的信用风险评估模型,通过与多元判别分... 贷款业务是商业银行最重要的资产业务,构建一个适用的信用风险评估模型十分重要.本文基于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,引入小样本学习的通用学习算法支持向量机(SVM),建立了商业银行的信用风险评估模型,通过与多元判别分析、以及神经网络模型的比较,证实了该方法用于风险评估的有效性及优越性. 展开更多
关键词 商业银行 信用风险评估 多元判别分析 贷款业务 资产业务 模型 发展 支持向量机(SVM) 学习算法 通用
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小样本数据信用风险评估研究 被引量:38
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作者 王春峰 李汶华 《管理科学学报》 CSSCI 2001年第1期28-32,共5页
针对我国商业银行信用风险评估有效历史数据样本容量小的特点 ,本文提出了一种小样本情况下的信用风险评估建模技术 ,该方法通过样本的重复使用 ,提高了有限样本的使用效率 ,减小了预测的偏差 .实证结果表明 ,与传统的判别分析方法相比 。
关键词 预测样本再使用 判别分析 信用风险评估 中国 商业银行
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基于决策树的个人住房贷款信用风险评估模型 被引量:14
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作者 刘军丽 陈翔 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第13期263-265,271,共4页
在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树挖掘得到个人住房贷款风险评估模型。经过对该模型进行测试和评价,得出它们预测准确率较高的结论,实现了能够从真正意义上帮助银行信贷人员进行... 在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树挖掘得到个人住房贷款风险评估模型。经过对该模型进行测试和评价,得出它们预测准确率较高的结论,实现了能够从真正意义上帮助银行信贷人员进行信贷分析并为信贷决策提供支持的模型。同时,该方法对其它评价模型的构造也有一定借鉴意义。 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 个人住房贷款 信用风险评估
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BP神经网络在信用风险评估中的应用 被引量:15
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作者 王莉 郑兆瑞 郝记秀 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第2期216-219,共4页
采用人工神经网络模型研究信用风险评估问题。研究利用BP算法训练多层前馈神经网络,给出了基于BP算法的信用风险评估计算步骤,最后以对个人信用评估为例,说明了人工神经网络在信用风险评估系统中的应用。
关键词 人工神经网络 BP算法 信用风险评估
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商业银行信用风险评估:投影寻踪判别分析模型 被引量:35
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作者 王春峰 李汶华 《管理工程学报》 CSSCI 2000年第2期43-46,共4页
针对我国金融数据分布的非正态性和高维性特点 ,本文提出了一种新型模型——投影寻踪判别分析模型 ,来研究我国商业银行的信用风险评估问题。实证结果表明 ,与传统的判别分析方法和近邻法相比 ,投影寻踪判别分析模型在处理具有非正态、... 针对我国金融数据分布的非正态性和高维性特点 ,本文提出了一种新型模型——投影寻踪判别分析模型 ,来研究我国商业银行的信用风险评估问题。实证结果表明 ,与传统的判别分析方法和近邻法相比 ,投影寻踪判别分析模型在处理具有非正态、高维性的信用风险评估问题时 。 展开更多
关键词 投影寻踪 判别分析 信用风险评估 商业银行
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P2P网贷个人信用风险评估模型研究——基于混合果蝇神经网络的方法 被引量:12
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作者 吴斌 叶菁菁 董敏 《会计之友》 北大核心 2017年第21期32-35,共4页
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指... P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。 展开更多
关键词 P2P网贷 信用风险评估 BP神经网络 果蝇优化算法
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熵权-TOPSIS模型在商业银行信用风险评估中的应用 被引量:16
14
作者 管述学 庄宇 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2008年第12期3-5,10,共4页
信用风险评估是商业银行信贷决策的关键环节。基于信息熵的思想,建立了商业银行信用风险评估的熵权-TOPSIS模型,首先采用熵权法求解了多指标决策问题中各指标的客观权重,并且将其与采用层次分析法得出的专家主观权重相结合,得出了各指... 信用风险评估是商业银行信贷决策的关键环节。基于信息熵的思想,建立了商业银行信用风险评估的熵权-TOPSIS模型,首先采用熵权法求解了多指标决策问题中各指标的客观权重,并且将其与采用层次分析法得出的专家主观权重相结合,得出了各指标的综合权重。其次,采用逼近理想解的排序法(TOPSIS)作为目标函数,根据接近度的大小对申请贷款的企业进行了信用风险评价排序。最后运用某国有银行陕西省分行的实际信贷数据进行了实证分析,说明了该方法的应用价值。 展开更多
关键词 商业银行 信用风险评估 熵权 TOPSIS
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基于BP神经网络的P2P网贷市场信用风险评估 被引量:18
15
作者 李从刚 童中文 曹筱珏 《管理现代化》 CSSCI 北大核心 2015年第4期94-96,共3页
分析了P2P网贷平台的传统金融风险和信息科技风险,提出P2P网贷市场信用风险评估指标体系,设计了基于BP神经网络的风险评估模型,并用matlab软件进行仿真,运行结果验证了提出的评估模型的有效性、准确性和便捷性。
关键词 互联网金融 P2P网贷 信用风险评估 BP神经网络
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基于五级分类支持向量机集成的商业银行信用风险评估模型研究 被引量:12
16
作者 吴冲 夏晗 《预测》 CSSCI 北大核心 2009年第4期57-61,共5页
研究表明支持向量机集成方法可以提高分类精度,但是目前所用的基于最多投票原则的集成策略无法评价单个支持向量机分类器的输出重要性。针对这个问题,本文建立一种基于五级分类的支持向量机集成方法,该方法具有四个因子输入,一个衡量商... 研究表明支持向量机集成方法可以提高分类精度,但是目前所用的基于最多投票原则的集成策略无法评价单个支持向量机分类器的输出重要性。针对这个问题,本文建立一种基于五级分类的支持向量机集成方法,该方法具有四个因子输入,一个衡量商业银行信用风险的输出,该方法考虑了各子分类器的分类结果和各子分类器判决对最终决策的重要程度,利用L ibsvm对某商业银行信贷的176组样本数据进行实证分析,结果表明本文提出的方法比其他分类方法的分类精度高,证实了该方法的可行性和有效性,为银行建立可靠的评估系统提供了依据。 展开更多
关键词 信用风险评估 支持向量机集成 预测
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基于信息熵和回归分析的信用风险评估研究 被引量:7
17
作者 王刚 韩立岩 《运筹与管理》 CSCD 2003年第5期94-98,共5页
信用风险管理一直是银行和其他金融机构最关心的问题之一。本文利用信息熵与传统的统计回归对比分析的方法,对信用信息数据库中的逻辑变量进行了数值化处理,在完成属性筛选的基础上,建立多元回归模型来实现对客户特征的评估。实证研究表... 信用风险管理一直是银行和其他金融机构最关心的问题之一。本文利用信息熵与传统的统计回归对比分析的方法,对信用信息数据库中的逻辑变量进行了数值化处理,在完成属性筛选的基础上,建立多元回归模型来实现对客户特征的评估。实证研究表明,这种数值化的处理方法是可行的,利用该方法评估和预测可能发生的信用风险是有实用价值的。 展开更多
关键词 信用风险评估 信用风险管理 信息熵 回归分析 逻辑变量 多元回归模型 金融机构
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中小企业在供应链金融业务中信用风险评估的实证研究 被引量:23
18
作者 邓爱民 王珂 《征信》 2015年第9期22-28,共7页
将主成分分析法与Logistic回归法相结合,利用深圳证券交易所60家中小企业的样本数据进行实证分析,模拟构建中小企业信用风险评估的Logistic回归模型。结果表明,该模型的预测价值较高,能够给商业银行评估中小企业的信用风险提供帮助。
关键词 供应链金融 中小企业 信用风险评估 LOGISTIC回归
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基于“KMV模型”对中小企业信用风险评估研究——以大连市为例 被引量:7
19
作者 卿固 王维维 《征信》 北大核心 2014年第3期58-61,共4页
通过对信用风险评估模型研究,认为KMV模型最能有效量化我国中小企业信用风险,其中上市公司可直接采用KMV模型进行信用风险评估,而非上市公司则应采用改进的KMV模型进行评估。将KMV模型应用于大连中小上市公司进行实证分析,结论显示:样... 通过对信用风险评估模型研究,认为KMV模型最能有效量化我国中小企业信用风险,其中上市公司可直接采用KMV模型进行信用风险评估,而非上市公司则应采用改进的KMV模型进行评估。将KMV模型应用于大连中小上市公司进行实证分析,结论显示:样本企业的违约距离均低于1.5,违约概率均低于50%,这表明大连中小上市公司整体信用风险并不大;在上市的10家中小企业中,大冷股份、大连圣亚、易世达、时代万恒、大连热电信用风险违约概率相对较高,须引起足够重视。 展开更多
关键词 中小企业 信用风险评估 KMV模型 大连
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商业银行信用风险评估预测模型研究 被引量:63
20
作者 于立勇 《管理科学学报》 CSSCI 2003年第5期46-52,98,共8页
依据商业银行信用风险的内涵,指出信用风险评估应当充分考虑信贷资金安全系数的不确定性和信用风险的相对性特征,并以"信用风险度"作为系统的输出,构建了基于人工神经网络的信用风险评估预测模型,为有效转变信用风险的分类评... 依据商业银行信用风险的内涵,指出信用风险评估应当充分考虑信贷资金安全系数的不确定性和信用风险的相对性特征,并以"信用风险度"作为系统的输出,构建了基于人工神经网络的信用风险评估预测模型,为有效转变信用风险的分类评估模式,提供更为全面的信贷决策支持奠定了基础. 展开更多
关键词 信用风险评估 分类评估模式 信用风险衡量标准 信用风险
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