基于Softmax回归的小微企业信用评分模型应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 文献综述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 小微企业指标体系发展现状 | 第10页 |
| 1.2.2 小微企业信用评分模型发展现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容和创新点 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 小微企业信用评分模型概念 | 第14-17页 |
| 2.1 小微企业及其划分的标准 | 第14页 |
| 2.2 信用评分法 | 第14-15页 |
| 2.3 贷款的五级分类 | 第15页 |
| 2.4 好客户与坏客户定义 | 第15页 |
| 2.5 第I类型错误和第II类型错误 | 第15-17页 |
| 第三章 小微企业信用评分模型的基本原理 | 第17-27页 |
| 3.1 特征变量筛选 | 第17-19页 |
| 3.1.1 特征变量的选择 | 第17页 |
| 3.1.2 特征变量分组与筛选 | 第17-19页 |
| 3.1.3 特征变量的筛选规则 | 第19页 |
| 3.2 Softmax回归 | 第19-22页 |
| 3.2.1 Softmax回归简介 | 第19-20页 |
| 3.2.2 Softmax回归参数估计 | 第20-21页 |
| 3.2.3 正则化Softmax回归 | 第21-22页 |
| 3.3 Logistic回归 | 第22-23页 |
| 3.3.1 Logistic回归简介 | 第22页 |
| 3.3.2 Logistic回归参数估计 | 第22-23页 |
| 3.4 ROC曲线对模型评估原理 | 第23-25页 |
| 3.4.1 ROC曲线和AUC | 第23-25页 |
| 3.4.2 精确率和召回率 | 第25页 |
| 3.5 信用评分的转换 | 第25-27页 |
| 3.5.1 总体转换法 | 第26页 |
| 3.5.2 特征变量转换法 | 第26-27页 |
| 第四章 小微企业信用评分指标体系分析 | 第27-34页 |
| 4.1 指标变量的不同类别 | 第27-28页 |
| 4.1.1 个人通用信息 | 第27页 |
| 4.1.2 还款能力信息 | 第27页 |
| 4.1.3 还款意愿信息 | 第27-28页 |
| 4.2 信用评分指标体系的构建 | 第28-34页 |
| 4.2.1 信用指标体系的构建原则 | 第28-29页 |
| 4.2.2 小微企业信用评分具体指标及含义 | 第29-34页 |
| 第五章 小微企业信用评分模型的实证研究 | 第34-47页 |
| 5.1 样本选择 | 第34-35页 |
| 5.2 数据预处理 | 第35-38页 |
| 5.2.1 数据分箱转换 | 第35-37页 |
| 5.2.2 虚拟自变量转换 | 第37-38页 |
| 5.2.3 被解释变量转换 | 第38页 |
| 5.3 信用评分模型的构建 | 第38-43页 |
| 5.3.1 特征变量的统计描述 | 第38-40页 |
| 5.3.2 特征变量的筛选 | 第40-41页 |
| 5.3.3 Softmax回归结果 | 第41-43页 |
| 5.4 ROC曲线对模型的评价 | 第43-46页 |
| 5.4.1 ROC曲线对模型四分类结果分析 | 第43-45页 |
| 5.4.2 ROC曲线对模型二分类结果分析 | 第45-46页 |
| 5.5 与Logistic回归模型效果比较 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 总结 | 第47页 |
| 6.2 研究的局限性 | 第47-48页 |
| 6.3 进一步研究方向 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
