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简介：Creditriskpredictionmodelsseektopredictqualityfactorssuchaswhetheranindividualwilldefault(badapplicant)onaloanornot(goodapplicant).Thiscanbetreatedasakindofmachinelearning(ML)problem.Recently,theuseofMLalgorithmshasproventobeofgreatpracticalvalueinsolvingavarietyofriskproblemsincludingcreditriskprediction.OneofthemostactiveareasofrecentresearchinMLhasbeentheuseofensemble(combining)classifiers.Researchindicatesthatensembleindividualclassifiersleadtoasignificantimprovementinclassificationperformancebyhavingthemvoteforthemostpopularclass.Thispaperexploresthepredictedbehaviouroffiveclassifiersfordifferenttypesofnoiseintermsofcreditriskpredictionaccuracy,andhowcouldsuchaccuracybeimprovedbyusingpairsofclassifierensembles.Benchmarkingresultsonfivecreditdatasetsandcomparisonwiththeperformanceofeachindividualclassifieronpredictiveaccuracyatvariousattributenoiselevelsarepresented.Theexperimentalevaluationshowsthattheensembleofclassifierstechniquehasthepotentialtoimprovepredictionaccuracy.

简介：Weputforwardthecredittargetssequencessetandorderingstructureofcredittargetssequencesandthedominancestructureincredittargetssequencesset.Wealsogiveamodeltoevaluatecustomer'screditbythedeviation.

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简介：Calculatingandmeasuringcreditriskisthekeytechniqueofcommercialbankmanagement.InternationalrelativeachievementsmainlyincludeZandZETAmodelofAltman,Standard&poolexternalratingsystem,Moodyexternalratingsystem,KMVmodel,CreditMetricsmodel,CreditRiskmodel,McKinseymodelandsoon.Chineserelativeachievementsmainlyincludes:creditscoremethod,comprehensiveestimatingmethod,discriminativeanalysismethod,artificialneuralnetworkmethodetc.Thispaperanalyzestherelativeresearchachievementsofcreditriskmeasurementandthefutureresearchtrend.

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简介：在制造工程师协会之中的联合贷款保证合同和相互的保证合同形成制造工程师协会保证网络的基础。这些网络的扩大由于在他们以内嵌入的地区性、工业的风险传染增加一个金融系统的脆弱。由提供一个贷款保证网络的一个理论框架，一个方法为计算拿全部网络的观点的贷款保证引起的风险溢出的数量被建议。另外，在保证网络的风险传染的线路被分析，表明当缺省风险震动发生时，风险传染要不是几个回合沿着节点旅行不一次并且一个公司的风险控制不能阻止这些全身的风险。因此，一个风险控制计划在网络基于公司的地点和重要性被设计。用从一个真实保证网络的数据，我们表明那鉴别在保证的公司的节点地点联网(包括公司的coritivity和亲密)能在理解风险传染机制并且在一个危机发生以前，阻止全身的信用风险帮助。

简介：Consideringourcountry'spresentsituation,inthispaperweprovidetenevaluationindexesofthecreditapplicationmanagement,whichisusedastheinputvectorofneuralnetwork.Thenwesetupathree-layerbackpropagationmodelforthecreditapplicationevaluationbasedontheartificialneuralnetwork.Wealsoanalyzedthemodelusingtherealdata;thetestingresultindicatesthatthemodelisagoodmethodandagoodtool.