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188宝金博页面版: 数据挖掘模型在小企业主信用评分领域的应用

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内容提示: 1 数据挖掘模型在小企业主信用评分领域的应用数据挖掘模型在小企业主信用评分领域的应用 国家统计局国际统计信息中心 王磊、范超、解明明 摘要: 中国金融改革正引导商业银行做好小企业 (主) 贷款业务,使更多信贷资源流向实体经济。作为一种国际经验,信用评分技术可在很大程度上解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题。 本文广泛选取了可能适用于小企业主信用评分领域的 12 个数据挖掘模型(包括本文对 Logistic 模型的改进模型-门限 Logistic 模型),并以实际案例,通过 10 折交叉验证和预期分类错误成本的方式,检验了这 12 个模型的信用评分能力。分...

文档格式:PDF | 页数:42 | 浏览次数:60 | 上传日期:2015-07-03 14:00:36 | 文档星级:
1 数据挖掘模型在小企业主信用评分领域的应用数据挖掘模型在小企业主信用评分领域的应用 国家统计局国际统计信息中心 王磊、范超、解明明 摘要: 中国金融改革正引导商业银行做好小企业 (主) 贷款业务,使更多信贷资源流向实体经济。作为一种国际经验,信用评分技术可在很大程度上解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题。 本文广泛选取了可能适用于小企业主信用评分领域的 12 个数据挖掘模型(包括本文对 Logistic 模型的改进模型-门限 Logistic 模型),并以实际案例,通过 10 折交叉验证和预期分类错误成本的方式,检验了这 12 个模型的信用评分能力。分析结果表明,本文改进的门限 Logistic 模型在模型预测能力、稳定性、犯错率及预期错误分类成本等诸多方面均表现优秀;而 Boosting 在预期错误分类成本上的表现仅次于门限 Logistic 模型,显示出较强的信用评分能力,具有较好的推广性。 本文研究对国内商业银行建立合适的小企业主贷款信用评分模型具有参考意义; 而该类模型的实施预期可推动商业银行进一步完善微观金融数据统计工作,进而有助于推动宏观政府金融统计工作。

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