10.3969/j.issn.1008-8105.2008.01.001
基于GP的个人信用评估非线性组合预测模型
个人信用评估对于商业银行控制信贷风险具有重要意义.针对单一模型存在的分类精度不高的问题,需将组合预测模型用于个人信用评估.本文在线性回归和Logistic回归两种单一统计模型的基础上,利用遗传规划(GP)构建了一种非线性组合预测模型.将模型应用于某商业银行的消费信贷数据的分类,其结果表明,基于GP的非线性组合预测模型有效地提高了分类精度,模型的第二类误判率低,对于商业银行控制个人信用风险具有更好的适用性.
个人信用评估、遗传规划、组合预测
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F830.589(金融、银行)
国家社会科学基金htcsr06t06
2008-05-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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