数据挖掘模型在小企业主信用评分领域的应用.pdf

第 31 卷第 10 期 统计研究 VoI. 31 ,
2014 每 10 月 Statistical Researcb Oct. 2014
数据挖掘模型在小企业主信用
评分领域的应用
王磊范超解明明
内容提要:国际经验表明，信用评分技术可较好地解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题。本文广
泛选取了可适用于小企业主信用评分领域的 12 种数据挖掘模型(包括本文的改进模型门限 Logistic) ，并以 3 个银
行微观客户数据集为案例，通过 10 折交叉验证和预期分类错误成本的方式，检验了这些模型的综合信用评分能
力。分析结果及稳健性检验表明，本文改进的门限 Logistic 模型在模型预测能力及预期错误分类成本等多方面表
现优秀;而基于决策树的组合方法也表现良好。本研究对国内商业银行建立合适的小企业主贷款信用评分模型具
有参考意义，也有助于推动银行微观金融统计，完善金融统计工作 o
关键词:数据挖掘;门限 Logistic; 小企业主;信用评分
中图分类号 :0212 文献标识码 :A 文章编号: 1002 - 4565 (2014) 10 - 0089 - 10
Application of Data Mining Models in Credit Scoring for
Small Business Owners
Wang Lei Fan Chao Xie Mingming
Abstract: As an international experience , credit scoring technology can ef