摘要
“级别不低于关系信用风险评价模型”存在中庸客户识别准确率较低、参考方案选取主观性强、较少关注违约客户等问题。首先,为了提高中庸客户的识别准确率,特别是交叠样本的识别准确率,基于多边界偏好顺序结构评估法的小企业信用风险评价模型增加了一条类别边界。其次,考虑到违约样本较少且违约客户被误判的代价较大,将k近邻引入类别边界确定当中,选取满足边界条件的非违约样本作为类别边界,不仅保证了类别边界的选取有据可依,而且有效地提高了违约客户的识别准确率。再次,中国某大型商业银行的小企业信贷数据的实证结果表明所提出方法能够有效提高中庸客户的识别准确率,改善违约客户的识别准确率。
出处
《征信》
北大核心
2022年第9期76-86,共11页
Credit Reference
基金
国家自然科学基金重点项目(71731003)
国家自然科学基金青年项目(71201018)
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(18YJC790017)。