客户信息不完全下的授信评估问题 ——基于逻辑回归、神经网络等模型

• 作者: 杨睿哲 王智敏
• 来源期刊: 现代商业
• 学科: 经济
• 关键词: KNN填充 违约率 授信额度 逻辑回归 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（36）
• 所属期刊栏目: 金融视线
• 页码范围: 91-92
• 页数: 2页
• 分类号: F832.4
• 字数: 2437字
• 语种: 中文

摘要

对于保理公司来说,授信额度的计算与客户的违约可能性显得尤为重要.但在现实生活中,往往会出现客户资料缺失的情况发生.因此,本文就此类问题进行了分析并建立相关模型.采用KNN填补法填充缺失数据,并利用主成分分析法、逻辑回归构建违约率模型.采用向前逐步回归法、多元线性回归,得到授信额度估算模型.最后利用神经网络进行二分类回归,提供保守型公司和风险型公司的两个不同标准来判断客户是否违约.实证结果表明,模型可以作为较为理想的预测工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨睿哲	成都理工大学管理科学学院	2	0	0.0	0.0
2	王智敏	成都理工大学管理科学学院	1	0	0.0	0.0