本文選題：信用風(fēng)險(xiǎn) + Logit�。� 參考：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2015年07期

【摘要】：本文以銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)大額授信風(fēng)險(xiǎn)及零售貸款違約風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、客戶信貸行為、企業(yè)經(jīng)營水平三個維度出發(fā),對客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)分析,構(gòu)建了企業(yè)客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘方法,從企業(yè)財(cái)務(wù)、企業(yè)信貸行為等客戶數(shù)據(jù)信息中挖掘出隱含在背后的客戶風(fēng)險(xiǎn)特征.在上述分析的基礎(chǔ)上,引入一種基于Logit與SVM的混合預(yù)警模型.該模型除了具有單個模型的良好基本性質(zhì),還能夠充分捕捉和有效刻畫影響因素對于客戶違約的線性和非線性的復(fù)雜特征.實(shí)證結(jié)果表明,新的模型具有更好的泛化能力,對客戶信貸風(fēng)險(xiǎn)具有較高的預(yù)警準(zhǔn)確率.
[Abstract]:Based on the data of large credit risk of banking institutions and default risk of retail loans, this paper sets out from the three dimensions of macroeconomic environment, customer credit behavior and enterprise management level.Based on the systematic analysis of the related indexes of customer risk early warning, the index system of enterprise customer risk warning is constructed, and the methods of statistics and data mining are used to analyze the enterprise financial affairs.Enterprise credit behavior and other customer data information mining hidden behind the characteristics of customer risk.Based on the above analysis, a hybrid early warning model based on Logit and SVM is introduced.In addition to the good basic properties of a single model, the model can fully capture and effectively characterize the linear and nonlinear characteristics of factors affecting customer default.The empirical results show that the new model has better generalization ability and higher warning accuracy to customer credit risk.
【作者單位】： 中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院預(yù)測科學(xué)研究中心;中國科學(xué)院國家數(shù)學(xué)與交叉科學(xué)中心數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)金融交叉研究部;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71271202) 國家數(shù)學(xué)與交叉科學(xué)中心全球經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警與政策模擬仿真項(xiàng)目
【分類號】：F832.33

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1769080