Return to search

應用商業智慧技術於信用卡違約風險之預測

分類問題是資料採礦作業中最普遍的一種,其目的在於事先預測「尚未發生」的分類事實,信用卡違約風險預測模型正是分類問題的一項應用。本研究將以商業智慧的觀點,配合Microsoft SQL Sever 2005軟體所提供的資料採礦工具,利用發卡銀行龐大的客戶歷史資料,透過先進的資料採礦技術(決策樹、類神經網路、貝氏機率分類)和統計方法(羅吉斯迴歸),建構出一套完全符合自身銀行客戶特性的信用卡評分模型之流程。
以本研究的結果所示,在模型的預測能力上,羅吉斯迴歸優於類神經網路,類神經網路又優於貝氏機率分類及決策樹,且根據BASELⅡ對信用評分卡的規定,羅吉斯迴歸為其標準的演算法,因此最終模型即選擇以羅吉斯迴歸所建立的模型。

Identiferoai:union.ndltd.org:CHENGCHI/G0093354003
Creators程兆慶
Publisher國立政治大學
Source SetsNational Chengchi University Libraries
Language中文
Detected LanguageUnknown
Typetext
RightsCopyright © nccu library on behalf of the copyright holders

Page generated in 0.0014 seconds