基于主成分分析的信用评分模型研究

信用评分是确保金融机构安全借贷和减少坏账风险的重要工具,其中主成分分析(PCA)能提高处理贷款数据的精确度和效率,进而提升信用评分模型的预测能力。本文首先介绍了研究背景和意义,探讨了信用评分模型的发展与现状,分析了PCA在信用评分中的应用优势及局限。通过分析上市公司数据构建指标体系和主成分分析,计算因子得分,并利用主成分数据构建决策树模型以验证PCA模型的准确性。最后,文章总结了研究成果并对未来的研究方向进行了展望。