租赁平台第三方信用评估机制引入策略研究

本文针对租赁平台是否应该引入第三方信用评估机制开展研究。考虑有钱支付押金的消费者比例、自身高信用的消费者比例以及信用评估准确率等因素,构建不引入和引入第三方信用评估机制两种策略下租赁平台利润模型。通过模型求解,分别确定了两种策略下最优租赁价格和租赁平台的最优利润。通过数值仿真方法对两种策略下租赁平台最优利润进行比较分析。研究发现:当有钱支付押金的消费者比例较小且自身高信用的消费者比例较大时,平台应该引入第三方信用评估机制,且信用评估准确率越高,平台引入第三方信用评估机制越有利;当有钱支付押金的消费者比例较大时,平台不应该引入第三方信用评估机制。此外,本文进一步研究了两种策略下社会福利的变化。所得到的研究结果对租赁平台第三方信用评估机制的引入策略具有一定的指导价值。

面向延迟标签场景下的可解释信用评估模型

随着社会经济的快速发展,信贷业务在金融领域中扮演着越来越重要的角色,利用机器学习算法进行信用评估成为了当前主流的方法。然而,目前仍存在一些问题亟待解决,如延迟标签带来的有标签数据不充分、模型滞后性的问题,以及动态信用评估模型缺乏可解释性的问题。针对这些问题,提出了一种面向延迟标签场景的可解释信用评估模型。该模型在动态模型树的基础上进行了加权改进,结合了延迟标签更新算法和自适应阈值的伪标签选择策略,将延迟标签数据看作反馈数据和伪标签数据两种状态分别进行处理,平衡了有标签数据不充分和模型滞后带来的影响,并实现了模型的可解释性。最后,在一些合成和真实的信用评估数据集上对模型进行了实验,与其他主流的算法相比,其更好地权衡了预测性能和可解释性。

基于贝叶斯优化LightGBM的个人信用评估模型

针对传统信用评估模型无法处理大规模不平衡数据以及训练用时长、评估不准确等问题,提出了一种优化的个人信用评估模型,模型基于梯度提升框架LightGBM,结合贝叶斯全局优化算法进行个人信用评估。为验证模型适用性,采用Lending Club公开数据集进行相关实验,并与逻辑回归、随机森林、XGBoost模型的预测结果进行比较。实验结果表明,该模型的个人信用评估效果更好,评估准确率达到99.97%,少数类样本F1-score达到89.02%。

基于图卷积网络的个人信用评估研究

传统的机器学习模型无法表现出个人信用评估问题中贷款者之间的高维邻居关系,通过构造图数据,利用图卷积网络进行分类预测的方式可以考虑贷款者在多个信息维度的相互联系。首先,利用递归特征消除(Recursive Feature Elimination,RFE)进行特征选择,筛选出贡献度最大的特征集。其次,利用随机森林(Random Forest,RF)计算出筛选后特征的重要性权重,同时将特征划分为类别特征和数值特征,根据特征类型并结合特征权重计算贷款者之间的距离,从而得到邻接矩阵。最后,将构造的图数据输入图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)进行训练并预测结果。基于公开的德国个人信用数据集,通过两种评价指标对比了该模型与4篇近年研究结果,以及通过4种评价指标对比了该模型与3种基准模型。最终结果显示该模型的预测结果均要优于其他模型,能够有效进行个人信用贷款评估问题研究。

科技金融的创新——韩国技术信用评估机构实践

韩国的技术信用评估体系在支持科技企业融资和推动科技金融发展方面取得了显著成效。科技创新离不开金融支持。韩国的科技金融体系于2014年推出,旨在通过技术信用评估帮助具有技术能力但缺乏抵押物的企业获得融资支持。韩国技术信用评估的推出支持了中小企业的创新,减少了金融风险,推动了科技产业的发展。韩国的技术信用评估体系由多个参与方组成,包括科技型企业、金融机构、韩国信用信息院和技术信用评级机构,在过去十年中显著增长,解决了科技企业的融资困难,改善了银行的信贷实践;实施过程中存在评估过程缺乏公正性、技术信用评估适用范围模糊以及评估质量与成本控制的矛盾等问题。为了强化信用评估体系,韩国政府提出了一系列改进措施。这些措施包括:明确优惠利率,提高信用贷款比例,增强信用评估的独立性,以及强化评估后检查监管。这些措施旨在提高评估的公正性、科学性和质量以确保科技金融的可持续发展。韩国的技术信用评估体系对中国的科技金融发展具有重要的借鉴意义,中国可以进一步完善技术信用评估体系,推动科技金融的发展,助力实现科技强国的目标。

基于数据剪辑的自训练信用评估集成分类模型

针对信用数据不平衡及类标签数据难以获取的问题,提出一种基于数据剪辑的自训练信用评估集成分类模型。首先,采用合成少数类过采样法(SMOTE)在有标记样本上采样,以缓解数据不平衡性。其次,在少量带标签样本数据集上构建Stacking集成模型,并对无标记样本做“伪标记”,以获取类标签数据。最后,提出一种改进的双重加权半监督K近邻算法,并利用其剪辑伪标签数据和扩充训练集,直到模型收敛。使用UCI和Kaggle信用评估数据集进行仿真试验,结果表明,该模型具有更好的预测性能,更能有效识别少数类样本。

企业信用评估指标体系与评价方法研究

市场经济是信用经济,但当前我国经济运行中失信问题突出,诚信建设尤其是企业信用建设亟待加强。信用体系建设的核心是选择科学的信用评估指标体系与评估方法。本文从企业征信的基本模式、企业信用评估的指标体系和评估模型三个方面阐述信用评估方法,同时结合我国实际对信用体系建设提出了建议。

基于LS-SVM的小微企业信用评估研究

构建并优化小微企业信用评估技术已经成为商业银行开展小微业务必然选择。基于小微企业内在特征,设计以小微企业现金流信息为违约触发机制的小微企业信用评估指标体系,构建最小二乘支持向量机模型(LSSVM),运用某国有控股银行的小微企业贷款微观数据证实该模型能够相对提高预测精确度和稳定性。应用LSSVM构建的小微企业信用评估指标体系以及评估模型有助于提升银行对小微企业的了解程度和小微业务风险管理能力,减轻信息不对称,在一定程度能够化解供给型信贷配给导致的小微企业融资难问题。

市场监管视角下的企业信用评估模型研究

建立企业信用评估模型,是市场监管部门创新监管模式、精准判断企业信用风险的重要手段。本文介绍了六个常见的企业信用评估模型,对比了基于木桶原理的信用评估方法与加权平均求和法,并指出了基于木桶原理的信用评估方法在市场监管视角下的企业信用风险评估中有着广阔的应用前景,以期为完善企业信用评估体系提供有益参考。

钢铁企业绿色信贷信用评估

在“双碳”背景下,钢铁行业的贷款需求日益增加,建立有效的针对钢铁企业的绿色信贷信用评估模型是实务界关注的焦点。然而,目前国内信用评级企业仍存在评价主观性较强、涉及绿色指标较少等问题。针对钢铁企业,从财务和环境两个方面提出建立新的绿色信贷信用评估体系,选取上市钢铁企业作为实证样本,结果表明:鲸鱼算法优化的BP神经网络模型较传统神经网络在分类评级中更具有效性。模型以定量研究为主,实现主观性与客观性相结合,有利于钢铁企业的绿色发展。

个人信用评估及贷款决策研究

本文在论述了个人信用的必要性的基础上 ,提出了个人信用评估指标体系、评分及其评估细则、指标权重计算方法和模糊综合评判 ,并通过实例说明用关联分析法求指标权重系数的方法。

基于案例推理技术的农信社农户信用评估系统构建

农户信用评估系统对于指导农村信用社加强信用风险控制,顺利开展信贷业务,促进农村经济的发展具有重要的现实意义。本文首先构建农户信用评估指标体系、信用评估方法和信用等级体系。农户信用指标体系为两级指标体系;农户信用评估方法采用加权计分的策略;农户信用等级分为AAA、AA、A、B、C五个等级。其次,构建基于案例推理技术的农户信用评估系统。该系统由案例检索子系统和知识发现子系统组成。

基于GA神经网络的个人信用评估

个人信用评估技术是完善国家个人信用体系的重要一环。本文提出了基于遗传算法神经网络的个人信用评估模型 ,利用标准遗传算法和Solis&Wets算法的混合算法同时优化神经网络的结构和权重 /阈值。同时 ,本文在探讨个人信用评估指标的基础上 ,提出了模型实际应用所涉及问题的解决办法。

电子商务环境下企业信用评估研究

电子商务经济是信用经济,电子商务能否取得成功,其中一个非常关键的因素就是信用。但当前我国经济运行中失信问题突出,诚信建设尤其是企业信用建设亟待加强。信用体系建设的核心是选择科学的信用评估指标体系与评估方法。本文立足于在电子商务环境下,从企业信用评估问题的提出、企业信用评估的指标体系和评估模型几个方面阐述信用评估方法,同时结合我国实际对信用体系建设提出了建议。

基于UDDI的语义Web信用评估服务研究

UDDI服务注册机的服务发现提供了简单的基于关键字的搜索方法,但缺乏对语义推理的支持。论文在对UD鄄DI服务发现基本模型的研究基础上加入了语义推理,并运用到电子商务信用评估服务发现中。提出了基于UDDI的语义Web信用评估服务系统的结构,着重介绍了基于本体论的电子商务信用评估元模型,并利用信用评估元模型构造信用服务原子模型。

基于麻雀搜索算法与随机森林融合模型的个人信用评估

针对如何准确评估复杂的用户信用问题,提出一种基于麻雀搜索算法的随机森林(SSA-RF)模型,利用SSA优化RF模型中决策树和最小节点数,并基于优化后的RF模型对数据样本进行分类,并评估所提模型和传统模型的性能.研究结果表明:SSA-RF模型具备较高的准确性.

消费者信用评估中支持向量机方法研究

消费者信用评估是金融与银行界研究的重要内容,最近的研究显示统计学习理论(SLT)方法在信用评估中有优势。本文在信用评估中应用了一种新的方法——支持向量机方法(SVM),该方法属于机器学习理论发展的最新阶段,具有专门针对有限样本、算法复杂度与样本维数无关等优点。使用真实的信用卡数据实证结果表明,本方法具有较好的预测能力,在与国内某商业银行现有信用卡个人信用评估方法的对比研究中,该方法具有明显的优势。

个人信用评估的Logistic-RBF组合模型

针对个人信用评估中单一模型存在的不足,提出了利用组合预测模型进行个人信用评估的方法.基于不同单一模型在个人信用评估中所体现的优势,选择具有代表性的Logistic回归和径向基函数神经网络方法,建立了2种单一评估模型,在此基础上构建了基于二者的组合模型.利用某商业银行的数据进行2类模式的分类,应用结果表明,组合模型有效地提高了预测的精确性和模型的稳健性,对于商业银行控制消费信贷风险具有更好的适用性.