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J-GLOBAL ID：202102253772262853   整理番号：21A2870167

クレジットスコアリングモデルの性能強化における二重スコアリングモデルへの遺伝的アルゴリズムを統合するためのハイブリッドアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A hybrid approach to integrate genetic algorithm into dual scoring model in enhancing the performance of credit scoring model

著者 (2件)： Chi Bo-Wen (Department of Information Management, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei, Taiwan) ,  Hsu Chiun-Chieh (Department of Information Management, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei, Taiwan)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 3  ページ： 2650-2661  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Creditスコアリングモデルは,金融産業におけるリスクを評価するための重要なツールであり,その結果,金融機関の大部分は,新しい顧客の信用承認評価と既存の顧客の信用リスク管理に関する信用スコアリングモデルを積極的に開発する。それにもかかわらず,ほとんどの過去の研究は,顧客リスクを測定するために1次元信用スコアリングモデルを使用した。本研究において,著者らは,遺伝的アルゴリズム(GA)によって重要な変数を選択して,銀行の信用リスク管理のための二重スコアリングモデルを構築するために,外部信用バーベートスコアリングモデルと銀行の内部行動スコアリングモデルを結合した。それは,より正確なリスク判断とセグメンテーションを受けて,管理または管理において強化する必要のある部分をさらに発見する。結果は,二重スコアリングモデルの予測能力が,一次元行動スコアリングモデルと信用バーュウスコアリングモデルの両方より優れていることを示した。さらに,本研究は,銀行信用の実践への利益に寄与するために,対応する顧客に対する保持と収集行動のような信用戦略を提案する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *銀行 ,  金融機関 ,  セグメンテーション ,  金融 ,  一次元 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 信用リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 二重スコアリングモデル ,  強制行動スコアリングモデル ,  信用bureauスコアリングモデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  ロジスティック回帰

分類 (1件)： 利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  統合 ,  ハイブリッドアプローチ