【摘 要】
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现有的信用评估模型往往需要在建模前预设模型的基本形态结构,极易因函数形式的误设导致评估结果误差较大,同时现有模型大多面向传统大中型企业、消费信贷用户,对农户这一借
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJB520008),江苏开放大学“十三五”青年项目(16SSW-Q-003)
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现有的信用评估模型往往需要在建模前预设模型的基本形态结构,极易因函数形式的误设导致评估结果误差较大,同时现有模型大多面向传统大中型企业、消费信贷用户,对农户这一借款主体缺乏适用性。基于宿迁地区某农村信用社的农户信贷数据库,设计一种面向我国农户贷款信用风险评估模型——Relief-GEP模型。模型首先使用Relief算法,对建模样本集维度进行删减,剔除对预测违约概率影响不大的各项指标,在摈弃部分噪声数据的同时提高后续建模精度;在缺乏最优函数形式的先验信息情况下使用基因表达式编程算法,以"适者生存&
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