發(fā)布時間：2018-01-14 23:30

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

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【摘要】：隨著個人信貸業(yè)務的快速發(fā)展,如何評估個人信貸風險是一個重要的問題,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)建個人信貸風險評估模型,最后對個人的信貸數(shù)據(jù)進行實證分析,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險預測準確性,"信貸情況良好"的預測準確率達到了87.6%,"信貸情況不良"的預測準確率達到了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】： 華南理工大學經(jīng)濟與貿(mào)易學院;
【基金】：國家社會科學基金項目(14BGL139) 廣州市科技計劃項目(201510010194) 中央高�；�本科研業(yè)務費資助項目(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—、文獻綜述 的信息.出現(xiàn)預測結(jié)果不理想的情況。因此.以基礎的業(yè)務為基礎.充分利用歷史數(shù)據(jù),金融創(chuàng)新和個人消費觀念的改變促進了國內(nèi)銀 提出合適的個人信貸信用評估模型.能夠有效解決上行信貸業(yè)務特別是個人信貸業(yè)務的快速發(fā)

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本文編號：1425827