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基于人工智能的Lasso-GBDT信用卡风险评级方法
文献摘要：
在信贷信息不对称现状下,构建可靠的个人信用评分模型等信用评级方法评估贷款人的信用违约风险水平具有重要的现实意义.论文将具有互补性的Lasso-GBDT模型组合引入个人信用评级,发现Lasso-GBDT组合模型能够准确地筛选出重要变量;通过对商业银行个人信用评级进行实证分析发现,相较于Lasso-RF模型,Lasso-GBDT模型更能在抓住信用风险关键因素的基础上准确预测信用卡违约状况.
文献关键词：
人工智能;信用评级;Lasso-GBDT组合模型
中图分类号：
作者姓名：
司孟慧;郭威;陈传龙
作者机构：
中央党校(国家行政学院);中央党校(国家行政学院)经济学教研部
文献出处：
引用格式：
[1]司孟慧;郭威;陈传龙-.基于人工智能的Lasso-GBDT信用卡风险评级方法)[J].农村金融研究,2022(05):28-38
A类：
B类：
Lasso,GBDT,信用卡,风险评级,信贷,信息不对称,个人信用评分,评分模型,方法评估,贷款人,信用违约风险,风险水平,互补性,模型组合,个人信用评级,组合模型,商业银行,RF,信用风险,险关,准确预测
AB值：
0.348176
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