| 一个基于神经网络——Logistic回归的混合两阶段个人信用评分模型研究 |
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| 引用本文： | 石庆焱. 一个基于神经网络——Logistic回归的混合两阶段个人信用评分模型研究[J]. 统计研究, 2005, 5(5): 45-5 |
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| 作者姓名： | 石庆焱 |
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| 作者单位： | 国家统计局 |
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| 摘 要： | 一、问题的提出在建立个人信用评分模型时 ,预测精度是非常重要的 ,因为许多情况下即使预测的准确性只提高一点点 ,也会使信贷机构的损失减少很多。正因为如此 ,大量的统计分类技术被应用到信用评分领域。文 [1]首次利用中国某商业银行的信用卡客户数据对多种个人信用评分方法在中国的适用状况进行了全面的比较研究。结果表明 ,不同的模型有自己不同的优点和缺点 :神经网络等非线性方法的精度往往要高于 (线性 )判别分析、Logistic回归、线性规划等线性评分方法 ;而Logistic回归、判别分析、线性规划等方法的稳健性① 则比神经网络方法要好…
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| 关 键 词： | Logistic回归 信用评分 神经网络 |
The Research of A Mixed Two-Phase Scoring Model of Personal Credibility Based on Neural Network-Logistic Regression |
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| Shi Qingyan. The Research of A Mixed Two-Phase Scoring Model of Personal Credibility Based on Neural Network-Logistic Regression[J]. Statistical Research, 2005, 5(5): 45-5 |
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| Authors: | Shi Qingyan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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