【摘 要】
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目前的信用卡信用风险研究主要是如何提高模型的预测准确率。针对银行信用卡数据的异质性和信用数据的高度非线性,本文提出了对持卡人信用风险管理的混合数据挖掘方法。该方
【机 构】
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湖南科技大学商学院,湖南大学工商管理学院
【基金项目】
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湖南省社科基金（2010YBB127）、湖南省金融工程与金融管理研究中心2010年度开放基金课题（10FEFM02）、湖南科技大学博士科研启动项目（E51022）、教育部人文社会科学研究项目部支持项目（11YJA630124,12YJA630081）
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目前的信用卡信用风险研究主要是如何提高模型的预测准确率。针对银行信用卡数据的异质性和信用数据的高度非线性,本文提出了对持卡人信用风险管理的混合数据挖掘方法。该方法包含两个阶段,在聚类阶段,样本数据被聚成同质的类,删除孤立点,不一致样本点重置标签,使样本更具有代表性;在分类阶段,基于样本进行训练生成支持向量机分类器法,对待分样本分类。基于实际数据进行了数值实验,并根据各类样本的特点提出了相应的风险管理策略。
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