【摘 要】
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本文针对高维面板数据中信用风险的预警效率低、精准度不够等问题,提出一种引入协同进化机制的改进微粒群预警因素分析模型.首先将Relief-F等特征选择技术与微粒群智能策略结合,通过分析关键因素,建立具有协同进化机制的模型框架,依据特征贡献度划分子种群并进行协同计算,再用该模型对2019—2020年度互联网金融平台面板数据进行实证分析.结果表明,选择有效预警因素协同作用能提升收敛性能、精准度,保证信息资源优势的发挥,更适合于互联网金融平台风控预警的效果分析.
【机 构】
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东北财经大学经济学院;营口理工学院创新创业学院
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本文针对高维面板数据中信用风险的预警效率低、精准度不够等问题,提出一种引入协同进化机制的改进微粒群预警因素分析模型.首先将Relief-F等特征选择技术与微粒群智能策略结合,通过分析关键因素,建立具有协同进化机制的模型框架,依据特征贡献度划分子种群并进行协同计算,再用该模型对2019—2020年度互联网金融平台面板数据进行实证分析.结果表明,选择有效预警因素协同作用能提升收敛性能、精准度,保证信息资源优势的发挥,更适合于互联网金融平台风控预警的效果分析.
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