基于Logistic回归的神经网络模型在个人信用评估中的应用.pdf

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酋垒盛自釜蹴原创性声明在学期间研究成果使用承诺书盛也:��盖�:笸:主.���鹤螅喝�本人声明:所呈交的学位论文是本人:左导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除本文已经注明引用的内容外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得凼墓直去堂及其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:指导教师签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:内蒙古大学有权将学位论文的全部内容或部分保留并向国家有关机构、部门送交学位论文的复印件和磁盘,允许编入有关数据库进行检索,也可以采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编学位论文。为保护学院和导师的知识产权,作者在学期间取得的研究成果��扑慊�砑�⒊绦�属于内蒙古大学计算机学院。作者今后使用涉及在学期间主要研究内容或研究成果,须征得内蒙古大学计算机学院就读期间导师的同意;若用于发表论文,版权单位必须署名为内蒙古大学计算机学院方可投稿或公开发表。日期:●
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基于����回归的神经网络模型在个人信用评估中的应用摘要随着中国经济的快速发展,个人信贷消费�缏虺怠⒙蚍�也逐步成为个人消费的主要方式。个人信贷消费的快速增长要求商业银行具有较为完备的信用风险管理体系。但是缺乏科学的个人信用评估体界虽然提出了包括数理统计、人工智能等多种信用评估模型而已有的信用评估模型之所以不能得以推广,主要原因是很多模型精确性得到提高的同时,稳健性不是很理想,模型的泛化能力也不是很强,要解决这些问题,仅仅改进模型还不够,指标的选择以及处理也是很重要型的原理和建模思想。文中主要是运用了两种单一模型的组合,其中模型。把二者运用组合模型的原理进行组合,通过真实数据样本对单一模型和组合模型的实证检验和对比,可以看出,组合模型比单一模型具有更好的分类性能。关键词:个人信用评估,����回归,�神经网络,指标选取,组系是目前中国商业银行信用风险管理中最严重的问题之一。目前学术的。本文在国内外学者研究的基础上,分析了单一模型和组合预测模一种是在统计学习理论中,分类精度比较理想的����回归模型;另一种是在智能算法中应用比较广泛且分类精度较高的�神经网络合模型内蒙古大学硕士学位论文
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目录第一章引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯���论文的选题背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.���国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.���.��诟鋈诵庞闷拦婪椒ㄑ芯肯肿础������������������.�楹显げ獾难芯肯肿础�����������������������本文研究的主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�第二章个人信用评估的理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯���个人信用评估相关概念⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯���.�庞煤透鋈诵庞谩��������������������������.�鋈诵庞闷拦馈�������������������������.�鋈诵庞弥副甑难∪����������������������.�鋈诵庞弥副甑脑ご�怼���������������������数据的选取及预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.���本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�第三章单一模型的理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..���单一