信用评分模型应用比较研究——基于个体工商户数据的检验

摘要：

信用评分是各类机构进行信用管理的有效工具,有着广泛的应用前景.随着计量技术的发展,信用评分方法也不断革新,为实际应用提供了多种选择.选取Logistic回归、分类树两种统计方法及代表信用评分发展趋势的人工智能神经网络中的多层感知器、径向基网络、自组织特征映射网络、支持向量机等共六种模型,运用较大样本量的个体工商户数据在一致的框架下进行检验.结果表明:Logistic回归模型与支持向量机两种方法在错分率、稳定性及适用性方面较为优越,其中支持向量机作为人工智能评分方法的最新应用之一,其综合性能更为突出.

关键词：信用评分模型、统计方法、人工智能神经网络、个体工商户

所属期刊栏目：25

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家社会科学基金项目《我国个人征信中的基础技术研究》06BTJ020;湖南省软科学重大项目《湖南省财政支出绩效评价体系研究》2009ZK2007

在线出版日期：2010-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：30-35