消费者信用评估的SVM-LDA组合模型
消费者信用评估模型的预测精度直接关系到信贷机构的损益、信用产品的开发和金融市场的繁荣.本文针对消费者信用评估单一模型的不足,基于不同模型在信用评估中的分类模式差异程度,选择了传统的线性判别分析模型和最新的支持向量机模型,运用线性方法构建了SVM-LDA组合模型.通过某商业银行信用卡数据进行实证的结果表明,组合模型有效提高了预测的精度和稳健性,对于商业银行控制消费信贷风险具有更好的适用性.
消费者信用评估、支持向量机、线性判别、组合模型
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F820.4(货币)
湖南省社会科学基金;教学改革项目
2010-05-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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