基于 K-均值聚类的多值有序 Logistic 回归模型在信用卡信用评级中的应用研究

摘要：

随着全球经济的发展，申请信用卡的人数激增，对于申请人的信用等级的评估显得尤为重要．从申请信用卡的大数据中选取出相对重要的特征变量，通过K-均值聚类方法对客户数据进行分类，分为多个类别．并建立了多值有序的Logistic回归模型．本文的全部输出结果均是在统计软件SAS 9．3环境下实现的，并且采用了SAS宏程序，实现大数据下银行信用卡申请人信用评级的批量数据处理和分析，同时也可将本文的方法推广到其他类似评级分类的大数据处理中．

关键词：聚类分析、多值有序Logistic模型、SAS宏、信用卡评分

所属期刊栏目：37

分类号：O212.4(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目11301037；国家自然科学基金面上项目11571051；吉林省教育厅“十三五”规划项目2016317

在线出版日期：2016-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：72-81