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刘超 (刘超.) | 谢菁 (谢菁.) | 李元睿 (李元睿.) | 刘宸琦 (刘宸琦.)

Abstract:

提出了一种进化多目标软子空间聚类(EMOSSC)算法,用于提升商业银行信贷审批过程中企业客户的信用风险识别和管理水平.考虑到信用数据高维、类不平衡的特征,将聚类算法中单一的聚类有效性指标转化为了一个四目标函数,并采用进化算法对该函数进行优化和求解.结果表明, EMOSSC算法不仅在信用风险识别准确率、稳健性以及结果显著性等方面显著优于对比算法,还能通过对指标权重大小的排序,揭示商业银行企业客户信用风险的关键影响因素,为商业银行的信用风险识别和管理提供有益参考.

Keyword:

商业银行 进化多目标软子空间聚类 指标重要性评价 信用风险识别

Author Community:

  • [ 1 ] 北京工业大学经济与管理学院
  • [ 2 ] 北京现代制造业发展研究基地
  • [ 3 ] 中国人民大学财政金融学院
  • [ 4 ] 南加利福尼亚大学计算机科学系

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Source :

系统工程学报

Year: 2022

Issue: 02

Volume: 37

Page: 207-218

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