个人信用评分模型比较研究
【摘要】:本文对个人信用理论的发展及内涵进行了简要的概括总结,对个人信用评分模型的统计学方法、运筹学方法和人工智能技术方法进行了归类.并着重对信用评分模型的Logistic回归方法、分类树方法和神经网络方法进行了比较研究.最后得出了分类树模型比Logistic回归模型有更好的分类效果,在三个模型中稳健性最好;神经网络模型的精确度性最高,比另外两个模型的性能更好更强,但模型的稳健性不是很好,在信用评分应用质量方面只对信用极好或极差的客户有所保证.
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