【摘 要】
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传统信用评价技术多在孤立时间点上对受评目标数据进行评价分析,但受评目标由于某些原因可能产生数据"突变",导致评价结果失真,产生信用风险.针对这一问题,本文提出应用多维
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,辽东学院信息技术学院,东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60774068);973计划课题资助项目(2002CB312201)
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传统信用评价技术多在孤立时间点上对受评目标数据进行评价分析,但受评目标由于某些原因可能产生数据"突变",导致评价结果失真,产生信用风险.针对这一问题,本文提出应用多维时间序列数据对受评样本进行信用评价.该方法首先对多维时间序列数据使用灰色关联分析方法进行分割处理,解决"维数灾难"带来的严重影响,并将得到的灰色关联度值作为信用评判值;再运用模糊聚类方法对信用评判值构成时间序列矩阵进行信用评价分析,得到受评样本的"真实"信用等级.通过实例验证,该方法可以从时间序列的角度观察受评目标信用等级的状态趋势及"波动"情况,解决因为数据"突变"造成的评价结果失真问题,具有良好的评价效果和实用价值.
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