论文摘要
信用评级模型是金融机构科学评估客户违约风险的重要工具。以提升信用评级模型分类准确性和确保可解释性为目标,提出将XGBoost算法与Logistic Group Lasso模型相结合的信用评级方法,利用XGBoost算法进行特征选择来简化模型结构,构建Logistic Group Lasso模型来确保模型中重要变量的可解释性。基于某商业银行小微企业信贷业务数据的实证研究表明,新方法对贷款客户的分类效果显著优于常规方法,能够有效防控客户的违约风险,为金融机构带来更多收益。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 夏利宇,张勇,鲁强,汤广瑞
关键词: 信用评级模型,特征选择,可解释性,算法,模型
来源: 征信 2019年11期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融
单位: 国网能源研究院有限公司
基金: 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（15JJD910002)
分类号: F832.4;F224
页码: 56-59
总页数: 4
文件大小: 1356K
下载量: 708
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