【摘 要】
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针对信用卡逾期还款问题,在第1阶段对持卡人是否会逾期还款进行分类的基础上,又在第2阶段对持卡人逾期时间进行了预测.考虑到单个BP神经网络模型运行结果受初始权值影响大,稳
【基金项目】
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广东省自然科学基金（9452902001004060）.
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针对信用卡逾期还款问题,在第1阶段对持卡人是否会逾期还款进行分类的基础上,又在第2阶段对持卡人逾期时间进行了预测.考虑到单个BP神经网络模型运行结果受初始权值影响大,稳定性不好.以Adaboost方法训练若干个弱分类器和弱预测器,结合成一个强分类器和一个强预测器,完成了第1阶段对客户是否会逾期还款的评估,以及第2阶段对客户逾期还款时间的预测.最后用该方法对某银行的持卡人还款情况进行了数值实验,结果显示提出的逾期还款风险两阶段评估模型具有很高的预测精度.
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