基于粗糙集—支持向量機(jī)的個(gè)人信用評(píng)估.pdf

1、隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，個(gè)人信貸業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，并逐步成為我國(guó)各商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)大業(yè)務(wù)份額、提高利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)以及國(guó)家拉動(dòng)內(nèi)需的一個(gè)重要途徑。然而信貸主體個(gè)人信用的缺失導(dǎo)致銀行面臨極大的風(fēng)險(xiǎn)，并成為信貸業(yè)務(wù)發(fā)展壯大的主要障礙。全面了解和評(píng)價(jià)貸款申請(qǐng)人的信用情況是各金融機(jī)構(gòu)搞好信貸業(yè)務(wù)、防范信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵問(wèn)題。因此，對(duì)信貸主體的個(gè)人信用評(píng)估模型的研究也便有了重要的應(yīng)用和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。
　　本文的主要工作包括：①本文首先綜述了國(guó)內(nèi)外個(gè)人信用

2、評(píng)估情況的發(fā)展現(xiàn)狀，并詳細(xì)分析了目前已經(jīng)被使用個(gè)人信用評(píng)估方法其各自的優(yōu)缺點(diǎn)。②綜述了我國(guó)個(gè)人信用評(píng)估工作中所使用的評(píng)估指標(biāo)體系，從定性的角度對(duì)指標(biāo)體系的特點(diǎn)進(jìn)行了分析，并進(jìn)一步從定量的角度研究了個(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)體系中的幾個(gè)重要的指標(biāo)及其對(duì)個(gè)人資信的影響作用。③基于對(duì)我國(guó)個(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)體系的分析和眾多學(xué)者對(duì)評(píng)估方法研究的基礎(chǔ)上，本文嘗試建立起基于粗糙集和支持向量機(jī)相結(jié)合的個(gè)人信用評(píng)估體系，希望能夠?qū)で笠环N更為有效的評(píng)估模型，一定程度上

3、提高個(gè)人信用評(píng)估的分類正確率。④利用我國(guó)河北省某商業(yè)銀行2009年的450個(gè)數(shù)據(jù)樣本對(duì)構(gòu)建的個(gè)人信用評(píng)估模型進(jìn)行了驗(yàn)證分析，結(jié)果表明該模型具有較好的分類效果。⑤對(duì)比實(shí)驗(yàn)。為了驗(yàn)證該模型分類效果的可靠性，文中設(shè)置了多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)。首先通過(guò)軟件計(jì)算得出同一數(shù)據(jù)樣本就不同的方法的分類效果，這些方法包括線性判別分析，Logistic回歸，K近鄰判別分析，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其次，將基于RS-SVM組合模型的個(gè)人信用評(píng)估模型分類效果與這些模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)

4、行比較，從而驗(yàn)證了該組合模型的分類效果的可靠性。此外，針對(duì)數(shù)據(jù)樣本自身可能存在一定的局限性等問(wèn)題，本次實(shí)驗(yàn)還采用一組公開的國(guó)外信貸樣本數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證了RS-SVM組合模型的分類效果，該組數(shù)據(jù)雖然是國(guó)外數(shù)據(jù)，但也可以從一個(gè)側(cè)面反映了RS-SVM組合模型在個(gè)人信用評(píng)估方面的適用性和可靠性。
　　本文的研究，旨在尋求一種有效的個(gè)人信用評(píng)估模型,使其分類識(shí)別結(jié)果能為信貸業(yè)務(wù)部門提供有力的支持，幫助我國(guó)商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)很好的開展個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)