【摘 要】
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以南德信贷数据为基础,针对信贷数据中解释变量维数高、类型丰富、好坏客户数量不均衡等特点,通过分析影响个人信用违约风险的因素,构建了一种基于随机森林(random forest,RF)的Elastic Net-Logistic个人信用违约风险评估模型。并与传统Elastic Net-Logistic模型、基于RF的Lasso-Logistic模型进行比较,证明所提出的模型表现更优。为更进一步验证模型有效性,采用澳大利亚信贷数据进行实例分析。结果表明,该模型的违约召回率与分类精度比Elastic Net-Lo
【机 构】
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西安工程大学理学院,密德萨斯大学科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(12001417),陕西省科技厅软科学项目(2019KRM072),陕西省教育厅自然科学专项(19JK0373)。
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以南德信贷数据为基础,针对信贷数据中解释变量维数高、类型丰富、好坏客户数量不均衡等特点,通过分析影响个人信用违约风险的因素,构建了一种基于随机森林(random forest,RF)的Elastic Net-Logistic个人信用违约风险评估模型。并与传统Elastic Net-Logistic模型、基于RF的Lasso-Logistic模型进行比较,证明所提出的模型表现更优。为更进一步验证模型有效性,采用澳大利亚信贷数据进行实例分析。结果表明,该模型的违约召回率与分类精度比Elastic Net-Lo
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