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《湖南大学》 2018年
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基于规则分类器的信用评级方法研究

彭涵祺  
【摘要】:当前科学技技术及经济全球化的飞速增长,目前金融机构的经营环境发生了巨大的变革,充满了突发性、多变性及复杂性。控制信用风险是金融机构的经营核心,控制信用风险的能力也反映了金融机构的核心竞争力。目前,我国各金融机构的风险管理水平依然不高,联想到此部分的缘由,研发一套能精确结合客户个人信息及风险特征,有更好的评价判断功能的评级系统及模型,是有对增强金融机构的风控监管能力的必然需求。综上所述,研发金融用户信用评级系统用于完成金融用户的评级工作,促进了国内金融用户的发展的同时,也有效的健全了金融用户的评级体系,有效的管理了金融用户的信用风险。本文综合考虑了目前金融机构所面临的信用风险状况,系统分析了现有主流金融客户信用评级方法,其中包括传统信用评分卡模型以及基于逻辑回归的信用评级模型。提出了一种基于Ripper规则分类器的金融用户信用评级系统。Ripper算法是一种基于规则归纳的分类算法,算法本身有着很高的处理效率,且在包含很多噪声的数据上仍然可以高效的运行,有着较高的抗噪能力。并且由于Ripper算法具有良好的伸缩性、规则化,解决了评分模型针对性不足和解释困难的弊端,让决策者更容易理解其判断标准;而对于多维的特征属性,有别于以往单一、模式化的特征选取算法,采用一种基于Ripper的特征选取算法,结合其分类器本身的特征,更加智能、可操控的逐步滤除冗余属性,配合Ⅳ值算法可以达到更优化、更准确的特征选取方法。最后采用某P2P网络借贷平台的公司数据将三种模型进行对比分析。实验表明,采用本文所提出的基于Ripper规则分类器的金融用户信用评级系统与传统评分卡与基于逻辑回归的信用评级系统相比,在特征属性逐步筛选的过程中,在27个特征属性的时候对于用户的分类准确率可以达到91.27%,整体上高于传统的评分卡和逻辑回归方法。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F832.4

【参考文献】
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