【摘要】：商業(yè)銀行的個人信用評估一直是我國現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)形勢下迫切需要完善的問題,也一直都是學(xué)術(shù)界研究的焦點(diǎn)。目前我國的商業(yè)銀行已經(jīng)在踐行一些信用風(fēng)險評估的辦法,但是由于很多現(xiàn)實(shí)性問題的制約,比如我國缺少一個健全的個人信用數(shù)據(jù)庫、指標(biāo)體系混亂、各商業(yè)銀行的個人信用評估各成體系,缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)等等,都嚴(yán)重制約著一套科學(xué)合理的信用評估系統(tǒng)的建立。在以往的研究中,很多學(xué)者都討論了組合式預(yù)測模型的構(gòu)建,也在該方面做了大量的實(shí)證研究。發(fā)現(xiàn)組合式模型在性能上確實(shí)優(yōu)于單一的預(yù)測模型。 但是近些年,組合式模型的發(fā)展有所減慢,這主要是由于在權(quán)重的確定方面遇到了瓶頸。權(quán)重的存在會使單一模型之間發(fā)生相互影響,如果無法得到科學(xué)合理的權(quán)重,就會使模型在組合的過程中損失精度,影響最后的預(yù)測效果�；谶@樣的情況,申報(bào)國家自然基金項(xiàng)目的重要課題之一《個人信用非線性組合評分模型及其動態(tài)優(yōu)化研究》提出建立非線性的組合預(yù)測模型,并對模型進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化。本文作為該項(xiàng)目的一部分,提出了基于貝葉斯算法的投票式組合模型的思想,并選擇了三個國內(nèi)外個人信用評估領(lǐng)域使用較多的、國際上目前較為流行并公認(rèn)很成熟的個人信用評估方法來作為單一模型,他們分別是Logistic回歸、聚類分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用他們的投票結(jié)果作為組合模型的輸入。由于該方法建立于單一模型決策后的組合,單一模型具有同等的表決權(quán),它們之間互不影響,這充分發(fā)揮了單一模型的優(yōu)勢,減少了由于權(quán)重確定產(chǎn)生的誤差。而且基于貝葉斯后驗(yàn)概率結(jié)果的分類,充分利用了先驗(yàn)知識,并修正了先驗(yàn)概率,使決策更具有科學(xué)性和可信性。通過實(shí)證發(fā)現(xiàn),基于貝葉斯算法的投票式組合模型的分類結(jié)果確實(shí)優(yōu)于單一模型,通過其與三個單一模型分類結(jié)果的比對,發(fā)現(xiàn)模型精度、兩類誤判率這三個重要的評判指標(biāo)均有不同程度的改善,可見投票式組合模型較單一模型在性能上具有明顯的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：F224;F832.33

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本文編號：2692624