分类回归树及其在个人信用评估中的应用

摘要

个人信用评估是银行等金融机构在消费信贷领域中防范信贷风险的重要工具，分类回归树作为一种基于统计理论、计算机实现的非参数识别技术，在个人信用评估领域有良好的应用前景。本文的研究中心是创新分类回归树在个人信用评估中的应用，利用分类回归树对客户分类变量的选择功能和高分类准确率，对传统个人信用评估模型进行创新和改进。主要创新点有两个：一是利用分类回归树的变量选择功能，将其与参数方法结合起来，建立综合评估模型；二是利用分类回归树的高分类正确率，结合我国信用评分模式，建立一套基于分类回归树的个人信用指标评分体系。 为了解决分类回归树模型在个人信用评估中不能对客户产生信用分数或违约概率的缺陷，本文将其与判别方法结合起来建模，最终建立了基于Box-Tidwell变量变换的综合模型(BT-CART-LDA)。该综合模型在实证分析中显示了很好得分类有效性与稳定性。基于分类回归树确定的指标评分体系，是利用分类回归树的正确判断率来量化每个评估指标对信用状况的影响程度，以此量化值为每个评估指标设置不同的评分权重，然后通过定义风险度量值来确定评估指标中各个取值的评分，进而建立了新的指标评分体系。本章最后还实证分析了该指标评分体系的可行性和有效性。

目录

文摘

英文文摘

原创性声明及关于学位论文使用授权说明

第一章绪论

1.1个人信用评分的国内外研究现状及意义

1.2本文的主要工作

1.3数据来源

第二章分类回归树(CART)

2.1分类树的构建原理

2.1.1构建分类树Tmax

2.1.2修剪树

2.1.3分类回归树评估[9]

2.2分类树在个人信用评估中的应用原理

2.2.1利用个人信用数据生成的分类树有如下图形式：

2.2.2分类树在个人信用评估中的分叉规则[2]

第三章分类回归树与其他定量信用评分方法的对比研究

3.1数据来源及估测方法

3.1.1数据来源

3.1.2数据预处理

3.1.3估测错份比率的方法

3.2常用定量信用评分方法的原理概要及实证结果

3.2.1判别分析

3.2.2 Logistic回归

3.2.3聚类分析

3.2.4分类回归树

3.2.5结果对比研究

第四章分类回归树与参数方法的综合建模

4.1简单综合建模

4.2Box-TIWELL变量变换后的综合建模

第五章基于分类回归树的个人信用评分体系

5.1基于分类回归树确定指标评分细则

5.1.1利用分类回归树识别评估指标对个人信用状况的影响程度

5.1.2评估指标各取值项的评分设置

5.2实证分析

5.3指标体系评价

5.3.1训练样本的计算结果

5.4检验样本的计算结果

5.5对比研究

5.6结束语

第六章总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

致谢

攻读学位期间主要的研究成果