检索结果-内蒙古大学图书馆

运筹与管理 2015年第2期24卷 201-207页

作者：朱兵贺昌政李慧媛四川大学商学院四川成都610064

客户信用评估是银行等金融企业日常经营活动中的重要组成部分。一般违约样本在客户总体中只占少数,而能按时还款客户样本占多数,这就是客户信用评估中常见的类别不平衡问题。目前,用于客户信用评估的方法尚不能有效解决少数类样本稀缺... 详细信息

客户信用评估是银行等金融企业日常经营活动中的重要组成部分。一般违约样本在客户总体中只占少数,而能按时还款客户样本占多数,这就是客户信用评估中常见的类别不平衡问题。目前,用于客户信用评估的方法尚不能有效解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡。本研究引入迁移学习技术整合系统内外部信息,以解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡问题。为了提高对来自系统外部少数类样本信息的使用效率,构建了一种新的迁移学习模型:以基于集成技术的迁移装袋模型为基础,使用两阶段抽样和数据分组处理技术分别对其基模型生成和集成策略进行改进。运用重庆某商业银行信用卡客户数据进行的实证研究结果表明:与目前客户信用评估的常用方法相比,新模型能更好地处理绝对稀缺条件下类别不平衡对客户信用评估的影响,特别对占少数的违约客户有更好的预测精度。

关键词：客户信用评估类别不平衡迁移学习数据分组处理技术

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一种基于Logistic回归和分类树的客户信用评估方法研究

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江苏科技大学学报（自然科学版） 2007年第B12期21卷 63-69页

作者：王莉莉曹敢石亮王东升江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003

探讨了基于Logistic回归和分类树的客户信用评估。从众多客户信用度影响因子中选择一些探索性变量,建立了相应的关联性测试模型。描述了Logistic回归和分类树的具体算法以及相关概念,如期望信息、信息增益等,然后分别使用Logistic回归... 详细信息

探讨了基于Logistic回归和分类树的客户信用评估。从众多客户信用度影响因子中选择一些探索性变量,建立了相应的关联性测试模型。描述了Logistic回归和分类树的具体算法以及相关概念,如期望信息、信息增益等,然后分别使用Logistic回归模型和分类树对客户信用进行了测试评估。比较分析结果表明,分类树模型具有较低的错误分类率和较好的灵活性,但对计算资源的要求较高,且很大程度上依赖于观测数据。

关键词：数据挖掘客户信用评估 Logistic回归分类树

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农村信用社客户信用评估体系研究

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商场现代化 2005年第09X期 245-246页

作者：陈占葵唐辉亮胡烈山宜春学院

一、客户评估体系建立的必要性分析1历史资料简单对同-客户由于评判标准的差异而得出的信用等级不同,进而影响放贷数量和质量.

一、客户评估体系建立的必要性分析 1历史资料简单对同-客户由于评判标准的差异而得出的信用等级不同,进而影响放贷数量和质量.

关键词：客户信用评估农村信用社体系研究必要性分析体系建立信用等级评判标准历史资料

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决策树分类算法在保险客户信用评估中的应用

决策树分类算法在保险客户信用评估中的应用

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作者：陈艳安徽大学

学位级别：硕士

数据挖掘(Data Mining),指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡并有潜在应用价值的信息或模式的过程,它融合了统计学、数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术。数据挖掘技术已经广泛应用于金融、电信、生... 详细信息

数据挖掘(Data Mining),指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡并有潜在应用价值的信息或模式的过程,它融合了统计学、数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术。数据挖掘技术已经广泛应用于金融、电信、生物信息等领域,并且产生了巨大的效益和作用。　　本文从应用的角度出发,依托人寿保险信息系统数据库,结合保险行业风险管理,利用数据挖掘领域决策树的相关知识和技术,对保险客户信用度进行分类,从而达到对保险客户信用度评估的目的。本文的主要工作包括以下几个方面:　　(1)分析信用评估方法的特点,提出了基于一种决策树的信用评估方法,该方法通过对人寿保险信息系统数据库中的数据进行分析,将决策树技术应用于人寿保险投保客户的信用度评估之上,建立了对保险客户信用评价标准,得到了一个实用的信用度评估的预测模型。　　(2)研究了决策树分类算法,并详细阐述了ID3、C4.5决策树的构造算法、分枝思想、剪枝准则等。并且针对本文所研究的保险相关数据,应用了C4.5算法在不同置信因子下的剪枝策略。通过实验表明针对保险数据,调整剪枝能有效地提高分类的准确率。　　(3)依据保险业务的特点,设计和选择与保险客户信用相关的因素,确定信用评估的指标,采集并处理保险客户信用有关的数据集。用C4.5决策树算法对该数据集进行挖掘,通过对实验得出的规则的测试和评价,达到对保险客户信用评估的目的。　　本文的研究是数据挖掘技术的新应用,为保险客户信用评估研究提供了一种新思路。该模型能够科学、合理地预测保险客户信用等级,为保险行业风险管理的研究提供了一种新思路。

关键词：决策树分类数据挖掘数据仓库人工智能人寿保险客户信用评估

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基于大数据方法的客户信用评估模式研究

基于大数据方法的客户信用评估模式研究

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作者：彭梦娇西南科技大学

学位级别：硕士

随着我国经济的持续发展和市场经济体制的深化改革,国际竞争日趋热烈,国内市场竞争压力不断增大,企业为扩大产品销售的规模、提高市场占有的产品份额,已逐渐拥有自己的客户信用评估体系,并采用授信方式推广促销。然而,由于我国传统的企... 详细信息

随着我国经济的持续发展和市场经济体制的深化改革,国际竞争日趋热烈,国内市场竞争压力不断增大,企业为扩大产品销售的规模、提高市场占有的产品份额,已逐渐拥有自己的客户信用评估体系,并采用授信方式推广促销。然而,由于我国传统的企业客户信用评估模式多存在缺乏客观性,动态性以及完整性等问题,使得企业不能全面及时的了解评估对象的信用状态。同时,随着互联网的发展、大数据时代的到来使得受评估企业将关联方等更多的与信用相关的信息暴露在大众的视野中。因此对如何利用大数据技术将更多的有用信息纳入信用评估体系,挖掘出各信息之间隐藏的逻辑关系,更高效快捷地刻画企业还贷能力和违约风险的研究显得十分必要。首先,本文针对传统客户信用评估模式中大数据技术未充分利用的问题,对基于大数据方法的客户信用评估流程进行了梳理,并结合大数据时代信息暴露更多的特点,通过对相关文献的整理以及笔者的调研初步筛选出了结合大数据技术的评估指标,然后运用灰色关联聚类分析方法对评估指标进行二次筛选,剔除了冗余指标,进而确定了最终的客户信用评估指标体系。然后,本文为保证业务上的可解释性,模型稳定性,以及模型精准度构建了逻辑回归与梯度提升决策树的加权融合信用评估模型。此外,本文还采用十折交叉验证法检验模型的准确性和合理性,同时比较了Z评分模型法、逻辑回归模型、梯度提升决策树模型以及逻辑回归与梯度提升决策树的加权融合模型的准确率,结果证明加权融合模型具有更高的准确率可达75%以上。最后,在评估指标体系与评估模型确定以后,本文将该模式的评估结果与Z公司历史客户信用数据进行对比分析,结果证明基于该客户信用评估模式有50%的百分百准确性,且另有误差的50%样本误差范围均在[-0.08,0.08]之内,同时也充分的证明了基于大数据方法的客户信用评估模式具有较高的准确性和可行性。

关键词：大数据客户信用评估评估模式企业信用评估

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基于数据挖掘技术的银行客户信用评估研究

基于数据挖掘技术的银行客户信用评估研究

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作者：王莉莉江苏科技大学

学位级别：硕士

二次世界大战以后，消费信贷产业在欧美蓬勃发展，与此同时消费信贷业务风险与回报相对应的客观规律，使金融机构在追逐巨额利润的同时，不得不面对巨大的潜在坏账风险，从而使信用风险管理成为消费信贷管理的一个核心领域，银行需要客... 详细信息

二次世界大战以后，消费信贷产业在欧美蓬勃发展，与此同时消费信贷业务风险与回报相对应的客观规律，使金融机构在追逐巨额利润的同时，不得不面对巨大的潜在坏账风险，从而使信用风险管理成为消费信贷管理的一个核心领域，银行需要客观、全面、准确地评估消费者的还款能力和还款意愿，以避免、控制、减少坏账损失。信用评估模型技术的发展和应用，首先应消费信贷金融机构风险管理的需要而诞生，然后逐步应用到市场营销管理和收益管理等领域。\n 促进信用评分发展的另一个重要因素是欧美社会征信体系的形成与健全，包括完善、丰富、全面的信用信息收集、汇总、加工、使用机制，其核心主体是信用局，如美国的Trans Union、Equifax和Experien三大全国性信用局，它们对消费者全面的信用历史信息如住房贷款、汽车贷款、信用卡贷款、个人贷款、耐用品贷款、房租、水电费、电信费等信息进行收集、加工、整理，并为消费信贷机构提供消费者信用报告和信用数据。\n 银行客户信用评估是根据客户信息评判客户信用程度的过程。信用评估是欧美消费信贷管理中广泛应用的技术手段，也是银行、信用卡公司、汽车贷款公司、住房贷款公司、个人贷款公司、电信公司、公共事业公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最重要的核心管理技术之一，因此有必要研究银行客户信用评估的模型和方法。\n 在金融保险（例如银行、投资公司、信用卡公司、保险公司）界，每天都会收到成百上千的贷款或保险请求，这就需要一种方法、手段或系统来对这些客户的信用度进行评估，以便对接受或拒绝申请作出判断和决策。\n 数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及潜在应用价值的信息或模式，它是数据处理和分析中的一个很有应用价值的方法和技术。数据挖掘能够预测将来的趋势和行为，从而很好地支持决策。将其运用到银行客户信用评估，就能在庞大的数据中将看似无关联的数据进行筛选和净化，提取出有价值的信息，对客户贷款申请做出恰当的回应。\n 本课题采用数据挖掘方法建立和实现了三种银行客户信用评估模型，并在此基础上对评估结果进行比较分析。主要研究工作和成果如下：\n 1）对样本数据库中的数据进行预处理，分别应用logistic回归方法和ID3算法建立了银行客户信用评估模型；\n 2）改进了ID3算法，并应用它建立了银行客户信用评估模型；\n 3）对以上三种评估模型的试验结果进行分析比较,得到了一些有益的结论；\n 4）以Agent为基础，建立了银行客户信用评估系统的体系结构。\n 研究表明，分类树的分类性能要比回归模型好，但Logistic回归相对简单，而分类树具有较好的灵活性，实际应用广泛，但对计算资源要求很高，而且算法的复杂性很大程度上依赖于观测数据。而改进的ID3算法建立的决策树，不但可以加快决策树的生长，而且可以得到结构简单的决策树，便于从中挖掘出易于理解的规则信息，从而能够深入地了解哪些因素对客户的信用评估有较大的影响。综合比较，改进的ID3模型在3种评估模型中效果最好。

关键词：数据挖掘银行业务客户信用评估评估模型

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混合型银行客户信用评估智能化系统的研究

混合型银行客户信用评估智能化系统的研究

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作者：姚奕上海交通大学

学位级别：硕士

本文研究、设计了一种混合型的银行客户信用评估智能化系统，该系统根据五种智能分类方法的评估结果，采用多数判断原则综合评价客户的信用等级高低，五种方法包括：最大熵值法、遗传算法与分类树的结合、神经网络法、小波网络法和支持... 详细信息

本文研究、设计了一种混合型的银行客户信用评估智能化系统，该系统根据五种智能分类方法的评估结果，采用多数判断原则综合评价客户的信用等级高低，五种方法包括：最大熵值法、遗传算法与分类树的结合、神经网络法、小波网络法和支持向量机（Support Vector Machine）等。对于该系统的实例研究表明，信用评估的智能化具有占用资源少、评估时间快、评估精度高和适合大批量数据等优良性质，而混合系统由于采用多数原则，又能够有效地纠正个别方法所产生的误差，从而具有广阔的实际应用前景。

关键词：银行管理客户信用评估智能化系统

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我国商业银行客户信用评估研究

我国商业银行客户信用评估研究

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作者：布慧敏暨南大学

学位级别：硕士

信用风险是我国商业银行所面临的最主要的风险,对贷款企业的信用状况提供一种科学的评估方法以避免不良资产的再生是我国商业银行亟需解决的问题,商业银行的信用评估工作直接关系着银行经营的成败。本文在对国内外信用评估方法和技术以... 详细信息

信用风险是我国商业银行所面临的最主要的风险,对贷款企业的信用状况提供一种科学的评估方法以避免不良资产的再生是我国商业银行亟需解决的问题,商业银行的信用评估工作直接关系着银行经营的成败。本文在对国内外信用评估方法和技术以及我国商业银行信用评估现状和特殊性的进行分析和研究的基础上,指出我国商业银行现行的信用评估方法存在着量化方法过于简单、主观性强等缺陷。为了解决这些问题,本文试图构建一种合理的客户信用评估方法,为商业银行的贷款决策提供科学的依据。本文在现有的信用评级法指标体系基础上,运用主成分分析法定量筛选评价指标,克服指标选取的主观性。引入数据包络分析方法,提出了一种基于贷款可接受案例集的DEA型信用评估模型和分类边界为分段线性分离超平面的分类方法。探讨了在只掌握单方面信息(信用好的企业)的情况下,如何对新企业进行信用评估的问题,并给出了评价企业信用状况的具体方法。最后,应用某国有商业银行180家授信企业2002年的横截面数据进行实证研究,实证结果表明所提出的模型和方法是可行的。

关键词：商业银行客户信用评估信用风险

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企业客户信用评估原理与运用

企业客户信用评估原理与运用

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作者：胡凯上海交通大学

学位级别：硕士

随着我国市场经济改革的深入以及加入WT0，信用正在我们这个古老的国度得到越来越多的关注和重视。从总体上来说，我国的宏观信用环境较差，但正在日益改善。从微观上看，我国的企业，如果要在市场经济的潮流中站稳脚跟，乃至激流勇进... 详细信息

随着我国市场经济改革的深入以及加入WT0，信用正在我们这个古老的国度得到越来越多的关注和重视。从总体上来说，我国的宏观信用环境较差，但正在日益改善。从微观上看，我国的企业，如果要在市场经济的潮流中站稳脚跟，乃至激流勇进，必须重视企业的信用风险管理。而按照风险管理的一般理论，风险识别和度量是风险管理的首要，也是最重要的环节。由此可见，在商业活动中，要进行有效的信用管理，对风险进行识别和衡量是首要的环节。但遗憾的是，我国的企业长期以来在信用管理方面比较薄弱，加之由于信息的不充分、理论研究的缺乏、以及人员的意识和素质问题，更谈不上对客户进行科学的评估了。\n 在文中，笔者结合理论和实践，首先分析了企业进行销售客户信用评估的原则、理论基础、信息基础。然后，在此基础上，比较分析了进行客户信用评估的两种途径：即专家分析法和信用评分模型法。结论是专家分析法可以灵活地对客户进行深入分析，而信用评分模型法则具有客观、全局性、高效率、容易共享等优点，因此建议应该结合企业行业、客户信息的情况灵活、综合地采用这两种评估方法。接着，笔者进一步简略阐述了专家分析法对客户信用状况进行财务和非财务评估的要点。在第二章的最后也是最主要部分，笔者结合实践和理论阐述了运用经验法和统计法建立客户评分模型的要点和步骤，在用统计法建立客户评分模型的过程中，笔者主要采用了二元逻辑回归技术。通过实际案例的演示，笔者认为用经验法和统计法建立评分模型可以与传统的专家分析法相辅相成，提高企业客户信用评估的质量和客户服务的效率。\n 在本文的第三章，笔者认为客户信用评估的结果可以运用于企业信用管理的各个环节。而要实现这种运用，必须结合客户风险和收益因素对客户进行科学的分类。在对客户进行科学的分类基础上，笔者探讨了将信用评估和客户分类的结果运用于企业客户信用标准、交易审批、信用额度、信用期限、现金折扣、收款政策等信用政策的制定的可行方案，并结合实践作了演示。\n 最后，笔者认为信用虽然是个古老的话题，但是在现实世界中，信用风险因素及其复杂，在我国尤其如此，在企业销售信用管理领域更是如此。因此，文中探讨的的信用评估的方法不是企业信用风险管理的万能钥匙，但相信，本文在理论和实践相结合基础上作出的研究对我国企业的信用管理水平提高必有所裨益。

关键词：企业管理客户信用评估信用政策信用风险风险管理

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客户信用评估中如何应用分布式数据挖掘

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计算机光盘软件与应用 2010年第8期13卷 82-83页

作者：吴昌钱福建省泉州市信息职业技术学院福建泉州362000

信用评估往往需要多个机构和部门共同提供关于某客户的信用资料，来评定客户信用。对于这些分布于不同场地的信息源。分布式数据挖掘就显得尤为摘要。分布式数据挖掘是出于安全性、容错性、商业竞争以及法律约束等多方面因素的考虑，在... 详细信息

信用评估往往需要多个机构和部门共同提供关于某客户的信用资料，来评定客户信用。对于这些分布于不同场地的信息源。分布式数据挖掘就显得尤为摘要。分布式数据挖掘是出于安全性、容错性、商业竞争以及法律约束等多方面因素的考虑，在许多情况下，将所有数据集中在一起进行分析往往是不可行的。分布式数据挖掘系统则可以充分利用分布式计算的能力对相关的数据进行分析与综合。本文就客户信用评估中如何应用分布式数据挖掘进行了深入的探讨，具有一定的参考价值。

关键词：客户信用评估分布式数据挖掘 Apriori算法

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