基于差分进化自动聚类的信用风险评价模型研究

被引：11

作者：

张大斌 ^{[1
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周志刚 ^{[1
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许职 ^{[1
]}

李延晖 ^{[1
]}

机构：

[1] 华中师范大学信息管理学院

[2] 华南农业大学数学与信息学院

来源：

中国管理科学 | 2015年 / 23卷 / 04期

关键词：

差分进化; 启发式搜索; 群体智能; 信用风险;

D O I：

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2015.04.005

中图分类号：

F832.51 []; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

1201 ; 020204 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

随着风险评价的日益复杂化,多维度、多时序等不规则的样本数据增加了评估的难度。本文建立信用风险评价的差分进化自动聚类模型,并将其应用到我国上市公司信用风险评价中。该模型不要求事先知道分类的数据,相反,通过群体智能去寻找最优的分区。通过数据仿真,并与遗传算法、决策树、BP神经网络模型进行信用风险评价的实证对比研究,结果表明,该模型能够非常准确的找到数据对应的分区,大大提高了信用评估的准确性,降低了风险成本,对信用风险的管理和控制具有很高的利用价值。

引用

页码：39 / 45

页数：7

共 15 条

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