非負約束權(quán)重的個人信用評估組合預(yù)測模型研究.pdf

1、隨著我國消費信貸市場的不斷發(fā)展，個人信用得到了空前的重視。我國目前尚未建立起完善的個人征信體系，商業(yè)銀行目前沒有一套科學(xué)合理的個人信用評估指標(biāo)和方法。在這種情況下，加強對個人信用評估方法的研究，對于商業(yè)銀行降低消費信貸風(fēng)險，減少不良貸款比率，擴大消費信貸的積極性，促進國民經(jīng)濟快速穩(wěn)定發(fā)展具有積極意義。
　　本文在對國內(nèi)外相關(guān)研究成果進行分析的基礎(chǔ)上，首先闡述了個人信用評估中用到的三種統(tǒng)計方法的基本原理并分別建立了基于這三種統(tǒng)計方法

2、的個人信用評估模型并進行了檢驗，隨后對組合預(yù)測原理及其權(quán)重求解的方法進行了闡述，最后構(gòu)建了基于線性回歸、Logistic回歸和Probit回歸三種統(tǒng)計方法的非負約束權(quán)重的組合預(yù)測模型，并將組合預(yù)測模型應(yīng)用到個人信用評估中。在非負約束權(quán)重的組合預(yù)測模型的權(quán)重求解計算中，引入了較傳統(tǒng)解法更有效、結(jié)果更合理的二次規(guī)劃的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解法，并且利用遺傳算法對非負權(quán)重進行了求解。在最后的模型應(yīng)用中，將非負約束權(quán)重的組合預(yù)測模型與單一模型進行對比，結(jié)果表

3、明：從總分類準確率和總錯分率來看，三種單一統(tǒng)計模型及組合預(yù)測模型的分類準確率都在90％以上，其中非負約束權(quán)重的組合預(yù)測模型的總分類效果最好，與此同時非負約束權(quán)重的組合預(yù)測模型的第一類錯分率雖然不是最低，但在第二類錯分率上具有優(yōu)勢，因此可以判定非負約束權(quán)重的組合預(yù)測模型的分類綜合效果高于單一模型。將利用二次規(guī)劃算法求解的非負約束權(quán)重的組合預(yù)測模型與利用遺傳算法求解得到的非負約束權(quán)重的組合預(yù)測模型進行對比表明，二次規(guī)劃算法中線性回歸模型的權(quán)