【摘 要】
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随着我国经济的高速增长和消费内需的不断扩大,以及城镇住房制度改革等相关政策的带动,近几年,我国个人信贷需求发展强劲,个人信贷规模也逐步扩大。但是,在不断发展的过程中,
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随着我国经济的高速增长和消费内需的不断扩大,以及城镇住房制度改革等相关政策的带动,近几年,我国个人信贷需求发展强劲,个人信贷规模也逐步扩大。但是,在不断发展的过程中,国内商业银行在个人信贷业务的风险管理中却存在着许多问题,尤其是缺乏适用于本国个人信用发展情况的个人信用评分方法。并且,这一问题已在一定程度上制约和阻碍了个人信贷业务的良性发展。因此,开发出一套能够有效降低风险的个人信用评分方法,不仅具有较高的学术价值,更具有较强的使用意义。本文针对个人信用评分问题,在国内外学者有关个人信用评分模型的研究基础上,并依据组合预测的原理,提出通过运用模拟退火遗传算法(SA-GA)优化组合模型中单一模型权重的方法,构建基于SA-GA算法的个人信用评分组合预测模型。首先从遗传算法(GA)以及模拟退火算法(SA)的原理出发,对GA在优化组合预测模型权重问题中的适用性,以及将局部搜索能力较强的SA算法引入全局搜索能力较强的GA算法问题中的可行性进行了详尽的分析。确定BP网络模型和RBF网络模型作为单一模型,基于SA-GA算法构建了个人信用组合预测模型,将组合预测模型的误判率作为SA-GA的适应度函数,利用SA算法较强的局部搜索能力来提高GA算法的整体预测效果。通过对两种单一模型、GA组合模型以及SA-GA组合模型在不同样本中的应用结果精度及稳健度的比较分析,可以看出组合模型可以有效地综合单一模型的优点,基于SA改进的GA算法在预测精度及稳健性上更具优势,而且可以更好地解释各变量对违约的影响,更利于模型实现预期的预测效果。
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