个人信用等级评价模型研究
一、个人信用等级评价指标体系的建立
在个人信用等级评价指标体系中，每一项指标都由指标名称和指标数值这两部分组成，
而指标体系，则是纳入了所有的评价指标的一个综合评价体系，这一体系通过综合分析对个
人信用有影响的各项指标，初步建立指标体系，以综合的系统的反映个人信用等级评价。
1.评价指标体系的结构
对于评价指标体系，其一般有一元结构，线性结构和塔式结构这三种结构类型。各种类型的结构类型的特点具体如下： 1.一元结构：一元结构为单指标评价，这一结构类型最为简
单，但同时，由于其过于简化，因而也存在一定的局限性； 2.线性结构：线性结构是一系列
的指标构成的结构，各指标之间是平行或者顺序的关系，这一结构由于纳入了多个指标，因而能一定程度上客服一元结构的局限性，但是同时，当分析的因素增加时，线性结构会变得过于复杂，因而难以把握各指标之间的关系； 3. 塔式结构：由于前两种指标评价体系存在
一定的局限，因而，塔式结构应运而生，在评价指标体系结构中的影响因素较多时，综合评
价通常采用塔式结构，而这其中经常采用的层次分析法，就是塔式结构分析法。这一方法将评价指标按照逻辑分类向下展开为若干子目标，再将各子目标分别向下展开为分目标，依此类推，便可以知道可定量或可定性分析位置。由于这一方法选取的指标直接与目标相关，具有层次性，并可以随着目标的增多而扩充，因而能运用到更多的场合中，局限性也比较小。
本文从个人基本情况、收支情况、资信情况、社区居住情况、交易情况、其他这六个方
面来对个人信用进行等级评价。
2.指标体系的原则
本文在对个人信用等级的指标体系进行设计、在选取个人信用等级的指标体系中的指标时，需要遵循以下原则：
（1）全面性原则
为了让构建出的信用评价体系能够对个人信用有个全面的、系统的评价，筛选出的指标应该尽可能的包含尽量多的影响个人信用的因素，所制定的评价指标体系也应该由多层次、
多要素构成的复杂系统。这就要求这一评价体系，以及体系中的指标具有足够的涵盖面，尽可能将反映个人信用的主要因素包括在内，以全面、系统、真实地反映个人信用的基本特征。
同时，评价指标体系又不应该是各个衡量个人信用的指标的简单堆砌，这一体系必须根据各指标之间的内在逻辑关系，对其进行系统的整合，并在保证体系能够围绕总体评价目标
的同时，将评价指标分解为不同的层次和模块，以形成明晰的框架结构。这样，其中的各评
评估模型
如何评判培训目标的达成，分析培训是否给受训者带来知识的改变和能力的提升，最终给企业和社会带来效益，企业培训效果评估管理在现代企业中日益凸显其重要性。 多模式的企业培训效果评估 企业培训效果评估管理是指收集企业和受训者从培训当中获得的收益情况，以衡量培训是否有效的过程。培训效果评估通过不同的测量工具评价培训目标的达程度，并据此判断培训的有效性以作为未来举办类似培训活动时的参考。其目的是便于企业在选择、调整各种培训活动以及判断价值的时候做出更明智的抉择。培训效果评估产生于上世纪50年代，经过半个多世纪的发展，经历了从定性评估到定量评估、分层次评估到分阶段评估等阶段，在这里笔者介绍二种类型的评估模式。 分层次评估模式 分层次评估模式主要有柯克帕特里克（Kirkpatrick）的四层次企业培训评估模型、考夫曼（Kaufman）的五层次评估模型、菲力普斯（Phillips）的五级投资回报率（ROI）模型等。 柯克帕特里克模型是迄今为止国内外运用最广泛的模型。由威斯康星大学教授唐纳德?柯克帕特里克于1959年提出来的，他按照评估的深度和难度递进的顺序将培训效果分为4个层次：反应层、学习层、行为层和结果层。 反应层即受训人员对培训项目的反应和评价，是培训效果评估中的最低层次。它包括对培训师、培训管理过程、测试过程、课程材料、课程结构的满意等。 学习层该层次的评估反映受训者对培训内容的掌握程度，主要测定学员对培训的知识、态度与技能方面的了解与吸收程度等。 行为层行为层是测量在培训项目中所学习的技能和知识的转化程度，学员的工作行为有没有得到改善。这方面的评估可以通过学员的上级、下属、同事和学员本人对接受培训前后的行为变化进行评价。 结果层它用来评估上述（反应、学习、行为）变化对组织发展带来的可见的和积极的作用。此阶段的评估上升到组织的高度，但评估需要的费用、时间、难度都是最大的，是培训效果评估的难点。 考夫曼（Kaufman）扩展了柯克帕特里克的四层次模型，他认为培训能否成功，培训前的各种资源的获得至关重要，因而应该在模型中加上这一层次的评估。他认为，培训所产生的效果不仅仅对本组织有益，它最终会作用于组织所处的环境，从而给组织带来效益。因而他加上了第五个层次，即评估社会和客户的反应。
从冲动型消费行为研究分析消费者购物历程
从冲动型消费行为研究消费者地购物历程有没有过这样地情况，你走进琳琅满目地商场，心里想着，我需要一支牙刷.而在结账地时候，你心满意足地看着营业员刷过一件又一件地物品，欣然地递过卡.直到回到家里，或睡觉前，你忽然发现，其实你只是需要一个牙刷.接下来，也许你会捶胸顿足，一遍遍地念着冲动是魔鬼，并痛下决心以后绝对不会再这么冲动，直到下次这种情况又那么“自然而然”地发生.这样“自然”地过程，便是一次“冲动购买”. 1、冲动购买和非理性 对于冲动购买地定义，Beatty和Ferrell(1998)认为冲动购买是一种突然地非计划地购买行为.为什么会发生冲动购买呢?在解答这一问题之前，我们先来看一个经典地营销案例.b5E2R。 下面是《经济学人》网页地广告： 欢迎光临《经济学人》征订中心，请选择你想订阅或续订地方式： 口电子版：每年59美元 包括《经济学人》网站全年所有在线内容及1997年以来各期《经济学人》地所有在线内容地权限 口印刷版：每年125美元
全年各期印刷版地《经济学人》 口电子版加印刷版套餐：?澳 25美元 全年各期印刷版地《经济学人》加全年《经济学人》网站所有在线内容及1997年以来地各期《经济学人》地所有在线内容地权限p1Ean。 在麻省理工学院地斯隆管理分院，100个学生选择地结果是： A单订电子版 59美元—16人 B单订印刷版 125美元—0人 C印刷版加电子版套餐 125美元—84人 是地，按照我们地正常思维，谁会选择B呢?所以乍一看，B选项地存在本身就十分地荒唐.所以，我们可以推测，就算把B选项去掉，也不会影响其他选项地选择.而现实情境中真地把B选项去掉后，结果却是这样地：DXDiT。 A单订电子版：59美元—68人 C印刷版加电子版套餐：125美元—32人
消费者行为研究
现代消费者研究(市场调查中的一个重要环节)以实证主义方法为主流，实证主义的研究方法源于自然科学，包括实验、调查、观察法，其结果是对比较大的总体进行描述、检查和推理，收集的数据是量化的实际数据，并利用计算对它进行统计分析。 研究是探寻消费者行为规律、消费行为发生的原因、影响因素以及消费者行为之间的关系，研究不是毫无目的的收集消费行为方面的事实和信息，也不是不加解释地拼凑和记录消费行为的事实和信息而我们消费者行为研究的目的是去发现，去系统的收集数据资料、并系统的收集解释数据资料。 我们如何设计研究方法要定义所需要的信息有哪些，进而思考和说明测量工具的设计程序；设计调查问卷、访谈表、或者其它数据资料收集表格，并进行预测调查；最后我们要制定数据分析计划。数据资料收集的具体方法有：调查法、观察法、实验法消费者研究方法分析 1、聚类分析：根据研究对象间的相似性进行分类，对市场进行分层，寻找竞争对手从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 2、回归分析：寻找某些事物的影响因素及其描述其影响程度。还可用于对某些事物的预测。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 3、因子分析：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。 4、差异性检验和方差分析：分析和检验不同类别或变量间是否存在显著差异方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 6、对应分析：用于探索和研究各分类变量之间的关系对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，是近年新发展起来的一种多元相依变量统计分析技术，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。原因在于，它是一种视觉化的数据分析方法，它能够将几组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，而且能够指示分类的主要参数（主因子）以及分类的依据，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。对应分析法整个处理过程由两部分组成：表格和关联图。对应分析法中的表格是一个二维的表格，由行和列组成。每一行代表事物的一个属性，依次排开。列则代表不同的事
银行个人客户信用评分模型研究
银行个人客户信用评分模型研究 近年来，中国的信用卡业务飞速发展，为银行带来了丰厚的利润。但招揽信用卡用户的激烈竞争导致银行不断放宽对于信用卡申请者的要求，疏忽了风险的管理和控制。能否掌握信用卡客户的业务规律，并能设计相应对策以管理控制风险，是信用卡业务成败与否的关键。据此，针对银行信用卡客户，收集并处理他们的信息，利用决策树算法建立个人信用评分模型，并结合社会实际情况对模型做出调整建议。 标签： 数据挖掘；决策树；信用评分 1 个人信用评分 一般信用的考察对象有两个：企业和个人。对于不同对象研究方式不同，但考察目的相同，即分析借款人的还款意愿和能力。本文研究的是个人信用，个人信用指的是基于信任、通过一定的协议或契约提供给自然人（及其家庭）的信用，使得接受信用的个人不用付现就可以获得商品或服务。 个人信用评分，是指通过使用科学严谨的分析方法，综合考察影响个人及其家庭的内在和外在的主客观环境，并对其履行各种经济承诺的能力进行全面的判断和评估。针对不同的应用，个人信用评分分为风险评分、收入评分、响应度评分、客户流失（忠诚度）评分、催收评分、信用卡发卡审核评分、房屋按揭贷款发放审核评分、信用额度核定评分等。个人信用评分是对个人信用的一种定量化描述，用客观的方式来预测信用行为。它具有减少和控制风险、辅助准确决策等作用。 2 数据采集 2.1 指标体系的选择 在实际的环境中，并不是所有的数据项都可为研究所用，因而本文结合专家法和实际可获取数据，选取了衡量客户的信用情况的四大主要因素，即：基本情况、职业情况、家庭情况、与银行的往来业务关系。 2.2 数据的采集 指标体系确定后，我们确立了具体的考察指标，并拟出了一份银行客户信息的调查问卷，在银行进行发放，发放总数100分，回收86份，回收率86%。 3 数据预处理
基于微博影响力的评价模型(最终版)
基于微博影响力的评价模型 摘要 本文研究的是微博用户和微博的影响力，以及最大好友圈和消息最佳发布问题。 对于问题一，首先，我们查阅相关文献，基于已给数据将用户粉丝数量，用户和粉丝的活跃度，粉丝的专注度作为我们评价微博用户影响力的指标。根据这些指标，我们对题目所给表格中的数据进行统计，将得到的结果作为各个用户在各指标下得到的分数。然后，我们建立了熵权模型，将这些数据进行标准化处理，对各个指标的权重进行了计算，分别得到了在不同人数的微博环境下各指标在评价用户影响力时所占权重。最后，将各指标下分数与权重相乘，再将各个用户的所有指标分数求和得到最终用户影响力评分。将其排序筛选后，得到影响力最大的十个大V编号。 对于问题二，首先，在问题一所建立模型的基础上，我们确立了将微博被转发次数和转发人的影响力作为我们评价微博影响力的指标。然后，我们统计了各条微博在各指标下的数据。其次，我们利用熵权模型将数据标准化处理，并求出了这两个指标在评价微博影响力时所占权重。最后，我们将各微博各指标下分数与权重相乘，并将所有指标分数求和得到最终微博影响力评分。将其排序筛选后，得到影响力最大的十条微博消息。 对于问题三，首先，我们根据题目对于好友圈的定义，将M={(i，j)}定义为关注情况矩阵，即第j用户关注第i用户的情况。进而将多人相互关注的关系用函数关系式表达出来，将所有符合条件的用户编号写入矩阵E中。然后，先通过对符合两两关注情况的用户进行筛选，再从筛选好的用户中逐步添加用户，判断是否为三人相互关注，四人相互关注，直至好友圈内不能再添加人为止。此时的好友圈为最大好友圈。最后，我们通过循环算法实现上述过程，得到了2000人微博环境下10人为最大好友圈，10000人微博环境下13人为最大好友圈，并求出了好友圈中所有用户的编号。 对于问题四，我们将其转化为优化问题，建立了0-1规划模型处理。首先，将用户发布消息与微博用户之间相互关注的情形转化为0-1矩阵（0表示用户未发布消息或表示微博用户之间未相互关注，1则反之），分别表示为x和A。这样若某用户能看到消息，则x与A转置后的矩阵乘积大于等于1。然后，我们将其推广至所有用户，将该问题转化为目标函数为发布消息的人数最少，约束条件为x与A转置后的乘积全部大于等于1的优化问题。最后，我们通过matlab中自带的遗传算法求得最小用户数。但发现效果并非很好。又采用了贪婪算法，求得了2000人微博环境下发布该消息的用户数最少为93人，10000人微博环境下则为249人。 本文建立的模型在已有文献的基础上有一定的改进，求解算法科学，定位速度更快，定位精度更高，有一定的实用和推广价值。 关键词：微博影响力熵权模型遗传算法贪婪算法
基于分类回归树的个人信用评价模型
基于分类回归树的个人信用评价模型 孟昭睿 （中国建设银行股份有限公司河南总审计室，河南郑州450003） 摘要：分类回归树作为一种基于统计理论、计算机实现的非参数识别技术，在个人信用评估领域有着良好的应用前景。文章主要探讨如何利用分类回归树建立个人信用评价模型。实证结果表明：该模型对个人信用评价可取得较好的效果。 关键词：分类回归树；信用评价；决策树 中图分类号：TP311文献标识码:A 文章编号:1006-8937（2009）02-0076-02 On the individual credit evaluation mode based on the assoeted recursive tree MENG Zhao-rui (Henan General Accounting Office,China Construction Bank Corporation,Zhengzhou,Henan 450003,China ) Abstract ：The classified return tree takes one kind the non-parameter recognition technology which based on the statistical theory,the computer realizes,has the good application prospect in individual credit appraisal domain.How does the article mainly discuss establishes individual credit status model using the classified return tree.The real diagnosis result indicated:This model may make the good progress to individual credit status.Keywords ：assoeted recursive tree;credit evaluation;decision tree 1引言随着金融的全球化趋势和银行业竞争的加剧，如何有 效地控制和防范商业银行的信贷风险正在受到越来越广泛的重视。如何在扩大信贷规模的同时准确分析客户的信用风险状况，确立合理的个人信贷标准是银行进行市场竞争的有力武器。目前，国内商业银行过去制定的个人消费信贷评价体系大多是基于专家或信贷员的经验，主观地设定各指标评分和权重。根据内部调查，许多银行反映其个人信用评估部分指标的设置和权重分配不合理，不能很好地判别申请客户的信用状态。建立科学有效的信用评价模型，对促进个人消费信贷业的发展，降低银行个人信贷风险无疑有着十分重要的作用。 2分类回归树原理 作为一种自动预测方法的分类回归树CART 不仅可以同时利用连续特征和离散特征来进行训练，并且也可以模拟非线性的关系。利用分类回归树可以自动探测出高度复杂数据的潜在结构，重要模式和关系。探测出的知识又可用来构造精确和可靠的预测模型，应用于分类客户、保险诈骗和信用风险管理。从技术上来讲，CART 技术可称为二元回归分解技术。CART 是一种有监督学习算法，即用户在使用他进行预测之前，首先需要提供一个训练样本集对CART 进行构建和评估，然后才能使用。 2.1构建分类树 构建分类树T max ，的过程，即为树的每个节点选择拆分规 则的过程。具体过程如下：所有的数据样本都属于树根节点t ，寻找第一个拆分规则即选择整棵树根节点的分支条件时，首先从第一个预测变量开始扫描，计算并记录样本数据中该变量的每一个取值或每两个相邻数据的中值作为拆分阀值时节点的不纯度函数下降值，然后扫描第二个预测变量，同样计算并记录该变量的各个不纯度函数下降值，直至扫描完最后一个预测变量，计算并记录完所有的拆分阀值对应的不纯度下降值。最后找出不纯度函数下降值最大时所对应的拆分变量和拆分阀值，将其定义为树根节点的拆分变量和拆分阀值。此时，已经将整个样本数据集分成两个子集，对于每一个子集，重复上述寻找树根节点拆分规则的扫描过程，寻找每个子集所属子树的根节点的拆分规则。 假设为寻找左子树的根节点t L 的拆分规则，也是从第一个预测变量开始扫描，计算并记录属于左子树的样本数据集中该变量的每一个取值或每两个相邻数据的中值作为拆分阀值时节点的不纯度函数下降值，直至扫描完最后一个预测变量，并找出使节点t L 不纯度函数下降值最大时所对应的拆分变量和拆分阀值，将其定义为左子树根节点的拆分变量和拆分阀值。同理寻找右子树的根节点拆分规则，则每棵子树又被拆分成两棵更小的子树。 整棵树的建立过程就是一个寻找更小子树根节点的拆分规则的过程。当节点满足以下条件之一时停止拆分操作。其一，节点很小：分支后的叶节点的样本数小于给定的值N min (一般Nmin=5， 有时为1)。其二，纯节点：分支后的叶节点中的样本属于同一个类。其三，空属性向量集：无属性向量 收稿日期：2008-12-28 作者简介：孟昭睿（1970），女，中国建设银行股份有限公司河南总审计 室，中级会计师中级经济师. 第28卷第2期V ol.28No.2 企业技术开发 TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF ENTERPRISE 2009年2月Feb.2009
全国建模比赛一等奖2010年上海世博会影响力的定量评估
2010年上海世博会影响力的定量评估 摘要 本文从四个角度对2010年上海世博会的影响力进行了评估。 第一，从纵向考虑，通过最近四届世博会与上海世博会在参观国家和组织数目、参观人数、场馆数目、持续时间、活动常数等指标上的比较，定义“直接影响力”的概念，采用因子分析法，得出这四届世博会直接影响力的排名： 上海世博会>爱知世博会>汉诺威世博会>萨拉戈萨世博会第二，选取上海世博会对上海市旅游业的短期影响这一侧面，用世博举办前的指标数据进行自回归将世博对上海旅游业的影响从实际数据中剥离，建立旅游本底趋势线模型，用本底值与实际值的差值作为世博的影响值，估算出世博会对上海旅游业从2003年到2012年的时间区间内的贡献率和影响率。 第三，通过对比其它大型国际盛会对其本地旅游业贡献效率，分析上海世博会对旅游业的影响力。建立数据包络分析评估模型，选取投入、主场馆占地面积、入境旅游人数增长百分比和旅游收入增长百分比四个指标得出其技术效率值为0.2911和规模效率值0.2919。 第四，由于世博会的长期效益受时间影响，故建立影响力关于时间的影响力降温模型，并通过对比其它顶级盛事，用积分模型反映出上海世博会未来一段时间内的综合影响力。 关键词：世博会，影响力，本底趋势线模型，数据包络分析
1．问题重述 2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请选择感兴趣的某个侧面，建立数学模型，利用互联网数据，定量评估2010年上海世博会的影响力。 2．模型假设和符号说明 2.1模型假设 1）假设所查数据真实可靠； 2）假设忽略短期内各国货币的购买力随时间的变化； 3）假设预计有7000万左右游客参观上海世博会这一数据准确； 4）忽略各国之间消费水平的差异 2.2符号说明 t：年份； M：旅游人数； S：旅游外汇收入； G：国民生产总值； B：旅游收入占国民生产总值的比重； ()t L：影响力降温特性曲线； ()t f：温度下降函数； v：降温速度； T：最小温度； m P：上海世博会在未来一段时间内的综合影响力 s θ：CCR模型效率值； λ：CCR模型中各决策单元权重; i：输入指标； r：输出指标； j：决策单元； - S：输入指标松弛变量； + S：输出指标松弛变量； 3．问题分析 本题要求对2010上海世博会的影响力作出定量评估，要求看似简单，但较为开放，发散性比较大，容易展开但也难以下手。并且影响力本身是一个抽象概念，要对其进行定量评估，必定要选取能够体现其影响力的某个或几个方面，查询相应指标，才能对其做出定量客观的评价。 世博会和奥运会、世界杯一起并称全球三大顶级盛事，其影响力是不言而喻的，因此选取的比较对象必须具备可比性。首先可以想到的是本届世博会同往届世博会的对比，考虑到时间跨度越大，经济、通信、交通等条件的差异就越大，所以尽量选择近几年举办的世博会和上海世博会进行比较，可以从参展的国家和组织、游客人数、场馆规模等指标出发进行对比，评价上海世博会在世界范围内的一个影响力。
基于聚类的个人信用评分模型研究
邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新 金融电子 《ＰＬＣ技术应用２００例》 您的论文得到两院院士关注 徐向阳：讲师 基于聚类的个人信用评分模型研究 ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰｅｒｓｏｎａｌＣｒｅｄｉｔＳｃｏｒｉｎｇＭｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ （１．河南公安高等专科学校；２．河南师范大学）徐向阳 １ 葛继科 ２ Ｘｕ，ＸｉａｎｇｙａｎｇＧｅ，Ｊｉｋｅ 摘要：信用卡公司是一个服务性的金融企业，如何提高在服务过程中的服务质量，改进服务方法，使公司的决策更为准确及时，是信用卡公司追求的一个目标。本文介绍了神经网络方法及数据挖掘技术在信用卡公司对用户评分中的应用，对比分析了几种个人信用评分模型建模方法的特点，建立了一种决策树－神经网络个人信用评分模型，并针对该模型提出了一种近邻聚类算法，该算法在信用评分应用中可以得到较理想的结果。关键词：信用评分；神经网络；分类；聚类；决策树中图分类号：ＴＰ１８３ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｒｅｄｉｔｃｏｍｐａｎｙｉｓａｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｔｏｏｆｆｅｒｓｅｒｖｉｃｅｓｔｏｃｕｓｔｏｍｅｒｓ；ｉｔｉｓａｔａｒｇｅｔｆｏｒｃｒｅｄｉｔｃｏｍｐａｎｉｅｓｈｏｗｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅｓａｎｄｈｏｗｔｏｅｎｒｉｃｈｔｈｅｗａｙｓｏｆｓｅｒｖｉｃｅｓ，ａｎｄｈｏｗｔｏｍａｋｅｄｅｃｉｓｉｏｎｍｏｒｅｃｏｒｒｅｃｔｌｙａｎｄｊｕｓｔｉｎｔｉｍｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅ－ｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｃｒｅｄｉｔｃａｒｄｃｏｍｐａｎｙｆｏｒｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｈｉｃｈａｐｐｌｙｆｏｒｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇ．Ｃｏｎｔｒａｓｔｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｓｏｍｅｏｆｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌ，ａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌ．Ａｔｌａｓｔ，ｉｔｇｉｖｅｓａＶｉｃｉｎａｇｅ－ＥｘｔｅｎｄｅｄＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｉｔｓｕｓａｂｉｌｉｔｙａｎｄｕｔｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｒｅｄｉｔＳｃｏｒｉｎｇ，ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅ 文章编号：１００８－０５７０（２００６）０９－３－０２２９－０３ １引言 随着信用卡的出现和发展，银行及其他信用卡的发卡机构认识到了信用评分的作用及重要性。由于每天申请信用卡的人数众多，无论从经济的角度还是从人力的角度，发卡机构都不可能完全依赖人工对申请进行审批，必须有一套比人工主观判断具有更好预测能力的自动信用评分系统。 信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题，将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息（即＂好＂客户）和违约（即＂坏＂客户）两类。具体做法是根据历史上每个类别（如期还本付息、违约）的若干样本，从己知的数据中找出违约及不违约者的特征，从而总结出分类的规则，建立数学模型，用于测量借款人的违约风险（或违约概率），从而为消费信贷决策提供依据。 近几年，随着市场竞争的加剧以及计算机技术的发展，一些非参数统计方法以及人工智能模型逐渐被引入到个人信用评分模型中，如神经网络、专家系统、基因算法等均被应用到信用评分卡的开发之中。这些方法的引入在一定程度上克服了传统分析方法的综合分析能力差、缺乏整体概括能力的缺点，弥补了评价结果的一些不足。 神经网络技术（ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＮＮ）是一种对数据分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布、非线性的信用评分问题，但它存在解释性差、训练样本集大和训练效率低等缺点。利用基于聚类的 分类信用评分方法可以有效克服神经网络技术在信用评分中存在的问题。 ２国内外常用信用评估方法 随着信贷业务需要，国内越来越多的金融机构以业务对象的个人信用记录作决策参考，或附以一些评分方法，但毕竟以主观经验为主。 国外已经有人做了大量的工作。提出了各种评估 模型：有ＦＩＣＯ评分模型、 神经网络模型、贝叶斯分析模型等等。采用了各种数学的、统计学的、信息学的方法等等。取得了一定的效果，特别是ＦＩＣＯ评分模型，更是在西方发达国家成为信用评分事实上的标准。 ２．１标准数理统计模型 表１美国不同行业常用信用评分模型 基于标准数理统计理论的信用评分模型是对大量的个人消费贷款的历史信用数据进行科学的归纳、总结、计算而得到的量化分析公式。在美国，不同的行业有不同的信用评分模型来帮助专业人士进行信用风险管理，如表１所示。 信用评分模型的关键是科学合理地选出信用变 ２２９－ －
基于人工智能模式下的职业教育教师评价模型研究.docx
基于人工智能模式下的职业教育教师评价模型研究 1.引言 随着计算机网络技术、移动通信技术、信息处理技术的发展，教与学的模式也在逐步发展，在传统的课堂教学模式的基础上发展了移动教学、幕课、移动情景感知教学等多种教学模式[1-3]，Hong C E、Lawrence S 在 2011 年研究了传统课堂教学具有降低教学成本和学习费用、集中互动等优势，是当前国内外教学采用的主要模式，但不能满足学者教育的时间、地点等诸多需求[4]；Florence Martin 等人在2013 年提出移动教学虽然可以随时随地传送大容量文字、图形、影视等多媒体信息，但是还无法满足视频的实时传输功能[5]。而移动情景感知学习则可以根据学习者当前需求和学者环境及学习设备的变化，快速准确的选择最恰当的教师推荐给学者，实时为学者解决问题[6]，这不仅扩展了学者的时间和空间，同时也扩展了教师的时间和空间，从而学者能够更有效率的受到服务，因此，教师评价成为移动情景感知学习的关键问题。 客观合理的教师评价体系对于建设自身的高效率师资队伍具有重要意义，目前研究人员对评价模型进行了大量研究，常见的评价模型主要有三种：（1）学生打分法评价模型、（2）递阶层次评价模型、（3）模糊综合评价模型。学生打分法对于教师的评价方法简单，易于使用，涉及的不是很全面，准确性不是很高，主观性强[7]；递阶层次评价模型即采用层次分析法，它的计算量是比较大的，要判断矩阵的最大特征和判断矩阵的阶数是否相等去检验判断矩阵是否具有一致性，而且当判断矩阵不一致时则需要通过若干次的调整、检验才能具有一致性，数据量和操作都比较复杂[8]。模糊综合评价模型将一些边界不清、不容易定量的因素定量化，把定性描述和定量分析紧密结合起来，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性的评价，是一种比较适合的教学评价方法[9]；在传统的评价方法中，大都采用定性分析，因而有失客观、公正。衡量广大教师服务质量难以量化，尤其是对于移动情景感知学习来说，学习者无法面对面接触教师，而且教师服务时间、地点都是随机变化，教师服务的内容也随着学习者不同而不同，对于教师来说，服务对象、服务内容随机变化，因而评价因素无法量化，为此，本文提出了基于多级模糊综合评判的教师评价模型，在本文的第 2 节给出了评价模 型，第 3 节给出了模型实施过程及比较。 2.移动情景感知下的教师评价模型 2.1移动情景感知学习下的教师评价因素 在移动情景感知学习环境下，学习者和教师利用移动设备的视频和语音功能建立情景联系，可以更好更快的为学习者提供实时指导服务，从而能够及时准确的帮助学习者分析问题，解决问题。通过移动情景感知学习平台有学者们可以知道：（1）在移动情景感知学习平台环境下，教师通过注册提供教师的职称、职位、业绩、专业、特长、本身的等级否为省市级，以及自身的教学状态是否端正等信息；（2）在服务过程中，系统将记录教师服务的时间、费用、服务次数情况；（3）学习者可以反馈教师的语言组织能力情况和是否可接受情况等信息；（4）学习者可以将教师的服务质量（非常满意、满意、不满意、非常不满意）反馈给系统。由于移动情景感知学习模式下，学者提出的问题需要教师们的快速以及准确的回答，所以就需要教师本身则具备一定的条件。通过专家采访，以及对情景感知学习系统环境的分析，初步选取以下几个指标体系作为教师评价因子，综上所建立教师评价指标体系如表1 所示。
消费者行为分析模型知识讲解
消费者行为分析模型
消费者行为模型的演变 AIDMA，是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔（Samuel Roland Hall）在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段： A：Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest （引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire（唤起欲望）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。 M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮，从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变 化，于2005年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A：Attention（引起注意）：顾客从互联网的各个角落看到我们的信息，从而引起他们的注意。 I：Interest（提起兴趣）：这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S：Search（信息搜寻）：顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣，那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A：Action（购买行动）：通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S：Share（与人分享）：客户购买后通常会在互联网上进行分享，比如:微博，博客，SNS等等。
社会影响力分析——模型、方法和评价
Research Cybersecurity—Review Social In?uence Analysis:Models,Methods,and Evaluation Kan Li ?,Lin Zhang,Heyan Huang School of Computer Science and Technology,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China a r t i c l e i n f o Article history: Received 10December 2017Revised 5January 2018Accepted 8January 2018 Available online 16February 2018Keywords: Social in?uence analysis Online social networks Social in?uence analysis models In?uence evaluation a b s t r a c t Social in?uence analysis (SIA)is a vast research ?eld that has attracted research interest in many areas.In this paper,we present a survey of representative and state-of-the-art work in models,methods,and eval-uation aspects related to SIA.We divide SIA models into two types:microscopic and macroscopic models.Microscopic models consider human interactions and the structure of the in?uence process,whereas macroscopic models consider the same transmission probability and identical in?uential power for all users.We analyze social in?uence methods including in?uence maximization,in?uence minimization,?ow of in?uence,and individual in?uence.In social in?uence evaluation,in?uence evaluation metrics are introduced and social in?uence evaluation models are then analyzed.The objectives of this paper are to provide a comprehensive analysis,aid in understanding social behaviors,provide a theoretical basis for in?uencing public opinion,and unveil future research directions and potential applications. ó 2018 THE AUTHORS. Published by Elsevier LTD on behalf of Chinese Academy of Engineering and Higher Education Press Limited Company. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license 1.Introduction Online social networks such as Weibo,Twitter,and Facebook provide valuable platforms for information diffusion among their users.During this process,social in?uence occurs when a person’s opinions,emotions,or behaviors are affected by other people [1].Thus,changes occur in an individual’s attitudes,thoughts,feelings,or behaviors as a result of interaction with other people or groups.Social in?uence analysis (SIA)is becoming an impor-tant research ?eld in social networks.SIA mainly studies how to model the in?uence diffusion process in networks,and how to propose an ef?cient method to identify a group of target nodes in a network [2].Studied questions include:Who in?uences whom;who is in?uenced;who are the most in?uential users,and so forth.SIA has important social signi?cance and has been applied in many ?elds.Viral marketing [3–10],online recommen-dation [11],healthcare communities [12–14],expert ?nding [15–17],rumor spreading [18],and other applications all depend on the social in?uence effect [19–21].Analyzing social in?uence can help us to understand peoples’social behaviors,provide the-oretical support for making public decisions and in?uencing pub-lic opinion,and promote exchanges and dissemination of various activities [22]. This paper provides a comprehensive view of SIA from the aspects of models,methods,and evaluation.To this end,we iden-tify the strengths and weaknesses of existing models and methods,as well as those of the evaluation of social in?uence.First,we review existing social in?uence models.Next,we summarize social in?uence methods.Finally,we analyze the evaluation of social in?uence. The rest of this paper is organized as follows.In Section 2,we discuss SIA models.In Section 3,we analyze SIA methods,includ-ing in?uence maximization,in?uence minimization,?ow of in?u-ence,and individual in?uence.We then detail social in?uence evaluation in Section 4.Finally,we summarize the reviewed mod-els and methods of social in?uence,and discuss open questions.2.Social in?uence analysis models SIA models have been widely studied in the literature.We clas-sify these models into two categories:microscopic and macro-scopic models.2.1.Microscopic models Microscopic models focus on the role of human interactions,and examine the structure of the in?uence process.The two fre-quently used in?uence analysis models in this category are the independent cascade (IC)[23–25]and linear threshold (LT) ?Corresponding author. E-mail address:likan@https://www.360docs.net/doc/d013375350.html, (K.Li). Engineering 4(2018) 40–46 Contents lists available at ScienceDirect Engineering
商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用
商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用 刘莉亚 上海财经大学金融学院 摘要：面对全球经济、金融一体化的现实背景以及随之而来的白热化竞争态势，个人信贷业务将是我国银行业目前及未来发展的关键领域。为此，文章首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发，构建了一套产品水平的信用评分模型的整体分析框架，并将该框架具体应用于个人住房贷款产品；在此基础上，考虑到我国银行业的发展现状与评分模型的可实施性，设计了一个根据专家判断法的评分结果和定量模型法的评分结果进行相互校验的混合型个人住房贷款信用评分模型，并基于所收集的某股份制商业银行的样本贷款数据进行了部分验证工作，同时指出下一步的研究方向。 关键词：住房贷款信用评分模型；专家判断法；定量模型法 一、引言与文献回顾 从历史的视角来看，我国银行业最初是以对公业务为主，其特点是机构客户数量较少、资金规模大、参与的银行业务人员也较少。然而，面对经济全球化和金融国际化的激烈竞争，特别是随着外资银行的不断进人，极大地加剧了银行产品和服务竞争的白热化。因此，对私业务，即个人信贷业务这一发达国家银行的重要基础业务和利润支柱将成为我国商业银行今后发展的重点领域。个人信贷业务，例如房贷、车贷、信用卡消费及其他个人消费贷款，其特点是单笔业务的资金规模小、业务复杂且数量大，因此如继续沿用传统的人工审批方法，则必将占用银行大量的业务人员，增加成本，降低效率，从而影响银行竞争力，同时也不符合全球银行业的发展趋势。 在国外已经发展了50年的信用评分是以计算机技术为核心的，以取代人力为特征的大规模自动化处理方法，是发达国家普遍采用的能够有效控制风险、降低业务人员数量、极大提高审批效率的商业银行革命性措施之一。因此，构建个人信贷信用评分模型对银行开展个人消费信贷业务有重要作用。 最初的信用评分是由评级人员依个人经验进行主观评价，之后发展到3C评价(品德、能力、担保)和5C评价(品行、能力、资金、条件和抵押担保)。这些多数是主观、定性的评价方法。为了降低信用评分中的主观因素，越来越多的定量评估方法被采用。这些方法主要包括：判别分析、Logistic回归模型、线性规划法、神经网络法和分类决策树法。 银行常常采用某种统计方法建立个人信用评分模型，至于具体采用何种方法则取决于不同方法对不同问题的预测精度以及建模人员的知识及偏好。线性判别分析是第一个用于信用评分模型的简单参数回归模型，而Logistic回归方法则是信用评分的一种常用方法，在预测二分性结果上，Logistic是一种准确性最高的技术。此外，其他的一些学者将一些非参数统计模型，如K—近邻判别、分类树应用于信用评分。