FISHER判别分析在个人信用评估中的应用

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Fisher判别法的研究及应用中期报告

Fisher判别法的研究及应用中期报告
一、研究背景
Fisher判别法是一种在统计学中常用的线性分类方法，它使用一组线性条件对样本进行分类。

本研究的目的是深入研究Fisher判别法的原理和方法，并应用它在实际问题中进行分类。

二、研究内容
1. Fisher判别法的基本原理和实现方法
Fisher判别法是一种通过寻找投影方向，使得两个类的距离尽可能大而类内距离尽可能小的线性分类方法。

在实现上，需要对数据进行标准化、计算均值和协方差矩阵、求解特征值和特征向量，以确定投影方向。

2. Fisher判别法的优点和缺点
Fisher判别法在分类问题中具有以下优点：
（1）能够处理高维数据；
（2）分类效果较好，尤其在两类样本分布较相似时更为有效；
（3）易于实现。

但是，Fisher判别法也存在以下缺点：
（1）对于不符合正态分布的数据较为敏感；
（2）过拟合或欠拟合问题较为严重；
（3）当类别数目很多时，计算量较大。

3. 实际应用案例
本研究选取了手写数字数据集作为实际应用案例，使用Fisher判别法对数字进行分类。

通过实验结果，发现Fisher判别法在数字分类问题中具有较好的效果，并能对不同数字进行有效分类。

三、未来研究方向
1. 进一步研究Fisher判别法的理论基础和表现能力；
2. 探索Fisher判别法在多类别分类问题中的应用；
3. 将Fisher判别法与其他分类方法进行比较和融合，提高分类准确率。

基于Fisher判别分析的企业信用评价模型

基于Fisher判别分析的企业信用评价模型【摘要】本文以100家上市公司综合财务数据为样本数据，采用主成分分析和Fisher判别分析方法，建立模型，对企业的信用风险进行分析评价，为债权人、投资者和交易方提供决策依据。

【关键词】企业信用评价模型主成分分析 Fisher判别分析一、引言随着市场经济制度的日益完善和金融市场的逐步健全，信用逐渐成为经济关系中重要基础，信用风险成为考察经济活动主体（企业）的一个主要因素。

信用风险是指借款人、证券发行人或交易方由于各种原因不愿或无能力履行商业合同而违约，致使债权人、投资者或交易方遭受损失的可能性[1]。

对于上市公司而言，这种违约表现为拖欠账款、不还债以及圈钱等失信行为。

对这种可能性的度量显得十分重要。

《新巴塞尔资本协议》推荐使用内部评级法。

它包括只需计算违约率的基础内部评级法和计算违约率、违约损失率、违约暴露和期限四个参数的高级内部评级法。

因后者参数计算困难，多采用前者。

近几十年来，国内外以计算违约率对信用风险进行评价和度量的方法和模型迅速发展。

信用评价主要基于财务指标特征计算违约风险以及等级划分。

评价的方法和模型有经济计量技术(判别分析、回归分析、分类选择模型等)、人工智能模型（神经网络技术、分类树等）、最优化模型、经验和专家的系统方法（5C法等）和模糊系统方法等。

由于指标的选取和数据搜集存在着困难，多种方法理论上可行，实践上不易实现。

以综合财务指标为解释变量，运用计量统计方法建立模型。

分析信用在金融和学术界成为主流，且评价效果显著。

比如在我国，张后启等（2002），杨朝军等（2002），应用Logistic模型研究上市公司财务危机，得出有效结论；李秉祥（2004）基于主成分分析分析企业信用状况，得出一些结论并提出问题。

对于我国一千多家上市公司，由于公司治理机制缺陷，自身利益最大化利益驱使和多部分有国企改制而来等原因，信用风险程度较大。

若能够采用一个较简单的模型对其信用评价，对债权人选择贷款对象，投资者投资和交易方的选取，均有较大帮助。

费歇尔判别法

费歇尔判别法费歇尔判别法（Fisher's Discriminant Analysis）是一种统计学中的方法，用于寻找两个或多个分类变量中最能有效区分它们的线性组合。

这种方法最初是由英国统计学家罗纳德·费歇尔（Ronald A. Fisher）在1936年所提出。

费歇尔判别法的目标是通过将数据投影到低维空间来确定样本类别之间最明显的分离平面。

这个方法假设所有数据员来自正态分布，这使得它的结果具有很高的概率。

此外，这种方法特别适用于小样本数据，在这种情况下，其它多变量方法往往受到数据不足或对角线矩阵估计的影响。

费歇尔判别法通过将多维数据投影到一维空间上，找到最能表示数据差异的线性变量。

具体步骤如下：1. 定义问题在进行费歇尔判别分析之前，首先需要定义问题。

这个问题可以是不同的变量之间的分类问题，或者是同一变量在不同条件下的分类问题。

例如，可以通过费歇尔判别分析找到两个组的区别，这两个组的特征可以用来预测其他类似两个组。

2. 构造分类变量在对数据进行投影之前，需要将分类变量定义为正态分布。

这种变量通常为两个或更多个。

3. 计算均值和方差计算每个分类变量的均值和方差，以用于后面的投影计算。

4. 计算类内离散度矩阵类内离散度矩阵是指每个类别内所有点与该类别均值之间的距离的累加和。

这个矩阵用来衡量类的内部分散程度，通常使用矩阵的矩阵乘法来进行计算。

5. 计算类间离散度矩阵类间离散度矩阵是指不同类别均值之间的距离的累加和。

这个矩阵用来衡量类别之间的分散程度，也通常使用矩阵的矩阵乘法来进行计算。

6. 计算特征值和特征向量计算类内离散度矩阵和类间离散度矩阵的特征值和特— 1 —征向量。

这些值可以使用线性代数中的方法计算。

一般来说，特征向量是正交（perpendicular）的。

7. 选取最大特征值从计算出的特征值中找到最大特征值，找到最大特征值所对应的特征向量。

这个特征向量就是数据的主要方向，也被称为“判别变量”。

关于个人信用评分应用的研究

关于个人信用评分应用的研究作者：曹齐来源：《财讯》2016年第15期在消费信贷迅速发展的今天，建立健全的个人信用体系迫在眉睫，其核心技术就是个人信用评分，本文对当前国内外个人信用评分的研究现状和应用做了归纳总结，指出了其存在的问题和未来的研究方向。

个人信用评分征信系统指标体系国外个人信用评分研究现状20世纪40年代以来，信用评分技术发展速度惊人。

以美国为代表的西方资本主义发达国家已经建立的非常完善的信用评分系统。

信用评分的发展先后经历了线性判别分析模型、统计分析、人工智能分析三个阶段。

Fisher（1936）发表了一篇关于判断头颅起源的文章并第一个做出了对分类问题的研究，这就是著名的Fisher判别的起源。

David Durand（1941）在参加美国国家经济研究局的项目时发现判别分析法可以用于甄别贷款，并把贷款分为Good和Bad。

Eisenbeis（1977，1978）使用Fisher判别分析法在信用评分领域进行了推广。

Wiginton（1980）第一个将多元统计中的Logistic方法用在信用评分上，并对评分效果做了分析。

Grablowsky和Talley（1981）对Probit 回归模型和判别分析模型进行比较研究，结论显示Probit回归模型的效果更好。

Carter和Catlett（1987）把决策树方法应用于信用评分研究分析得到决策树方法的预测效果优于简单线性回归模型。

Chatterjee和B arcun第一次在信用评分中使用了最邻近方法。

Odom（1990）第一次把神经网络方法引入到企业破产领域，用BP神经网络预测了财务困境，并与判别分析模型进行了对比，结果显示神经网络模型比判别分析模型好。

1998年Pearl首次提出贝叶斯网络模型，该模型后来在信用评分模型中得到了推广。

Baesens和Gestel第一次把支持向量机（SVM）方法运用与信用评分模型中，实验结果证明支持向量机的判断效果优于神经网络。

基于Fisher判别分析思想下企业信用水平判断模型构建

（变量选取和模型建立为满足Ｆｓｅ二）ｉ惕４ｈ分析思想构建的需要，同时结合我国上市公司实际情况以及可获得性的要求，并考虑到能够
充分十企业偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力四大财务分析指标。本文选取了众多财务分析指标中常用的１个财务指标作为构建信＆
用水平判断模型的基础，根据该选取的１个变量构建的信用水平判断模型：＝（，８Ｚｆ，， ……ｘ）初始所选取的１个财务指标如（）ＸＸＸ。８表１所示。同时，根据研究变量，构建如下信用水平判断模型：＝ｏａａ２３，．＋，Ｚａ＋２＋）＋．ａｘ＋ＸＸａ（．
田中禾廖祖冬：基于Ｆｈｒｉｅ判别分析思想下企业信用水平判断模型构建ｓ
基于Ｆｓｅ判别分析思想下企业信用水平判断模型构建ｉｒｈ
田中禾廖祖冬
（兰州大学管理学院甘肃兰州７００）３００摘要：用政策是现代企业管理中不可或缺的重要任务，信解决信用政策制定的一个主要方面是对信用申请企业信用水平状况的判断。本文以沪深上市公司为研究对象，运用Ｆｓｅ：别分析思想构建了信用水平判断ｉｒ０ｈ￣
二、研究设计
（样本选取和数据来源根据Ｆｓｅ一）ｉｒｈ判别分析思想的需要，为了构建应用陛寝强的信用水平判断模型。￥才
年金融危棚蔓延至我国，故此没有利用２ＯＦ艮０手数据，而是选用２００ｃ】Ｐｅ和ｓｓ
营、自Ｏ９体来２Ｏ年巨潮
资讯网公布的在匕海证券交易所和深｝券交易所的上市公司（Ｉｉ Ⅱ 金融业Ｉ２０匀年报资料（缈）ｏ７：数据收集时间截ｌ至２ｏ４１Ｅ１１。］０８Ｅｏ９ｏＩ８３由＝２０＇＝

基于判别分析的商业银行个人信用风险评价模型研究

性原则。个人信贷风险评，一些是衡量个人未来
从事本行业时间、是否参加医疗保险、是否参加养老保险以及是否缴纳公积金等；与本行关系指标大致分为是否本行员工、在本行贷款拖欠情况、账户情况、存款数额以及其他商业信用等。在进行指标筛选时，既要保证包含的信息数量全面性，又要保证信息不重叠。如果指标包含
一
１３１ —
第ｌ期（Ｏ总第２６）１期
２１年ｌ月０１Ｏ
工业技术经济
ｏｎｕｔａｅｈｏｏｉｌｃｎｍｉｓｆＩｄｓｒｌＴｃｎｌｇｃｏｏｃｉａＥ
Ｎ．Ｏ（ｅｅｌｏ２６０１Ｇｎｒ。Ｎ．１）ａ
［中图分类号］３．（０３３文献标识码】Ａ
引言
巴塞尔新资本协议为商业银行进行全面风险
管理提供了有效的指引，我国银监会要求有条件
（０９２０）利用某商业银行的数据构建了基于人工免疫机制的双边抗体概率模型，并且把该方法与ｌ０．ｇｔ回归模型进行了比较。这些方法和模型大都ｉｃｓｉ运用数理统计技术和数据挖掘技术，通过对客户
申请者的信用得分等于或小于临界值时，银行拒绝其贷款申请。当申请者的信用得分大于临界值时，银行接受其贷款申请。
构建。侯放宇（０８２０）从功能结构、测算体系以
及确立标准角度阐述了统计量表法设计了个人信用风险的评价系统。陈昕（０８２０）利用某银行的样本用ｌｉｃｏｓ模型的判别分析构建了信用评价模ｇｔｉ
健康状况、户籍所在地、配偶职业以及联系电话

判别分析公式Fisher线性判别二次判别

判别分析公式Fisher线性判别二次判别判别分析是一种常用的数据分析方法，用于根据已知的类别信息，将样本数据划分到不同的类别中。

Fisher线性判别和二次判别是两种常见的判别分析方法，在实际应用中具有广泛的应用价值。

一、Fisher线性判别Fisher线性判别是一种基于线性变换的判别分析方法，该方法通过寻找一个合适的投影方向，将样本数据投影到一条直线上，在保持类别间离散度最大和类别内离散度最小的原则下实现判别。

其判别函数的计算公式如下：Fisher(x) = W^T * x其中，Fisher(x)表示Fisher判别函数，W表示投影方向的权重向量，x表示样本数据。

具体来说，Fisher线性判别的步骤如下：1. 计算类别内离散度矩阵Sw和类别间离散度矩阵Sb；2. 计算Fisher准则函数J(W)，即J(W) = W^T * Sb * W / (W^T * Sw * W)；3. 求解Fisher准则函数的最大值对应的投影方向W；4. 将样本数据投影到求得的最优投影方向上。

二、二次判别二次判别是基于高斯分布的判别分析方法，将样本数据当作高斯分布的观测值，通过估计每个类别的均值向量和协方差矩阵，计算样本数据属于每个类别的概率，并根据概率大小进行判别。

二次判别的判别函数的计算公式如下：Quadratic(x) = log(P(Ck)) - 0.5 * (x - μk)^T * Σk^-1 * (x - μk)其中，Quadratic(x)表示二次判别函数，P(Ck)表示类别Ck的先验概率，x表示样本数据，μk表示类别Ck的均值向量，Σk表示类别Ck的协方差矩阵。

具体来说，二次判别的步骤如下：1. 估计每个类别的均值向量μk和协方差矩阵Σk；2. 计算每个类别的先验概率P(Ck)；3. 计算判别函数Quadratic(x)；4. 将样本数据划分到概率最大的类别中。

判别分析公式Fisher线性判别和二次判别是常见的判别分析方法，它们通过对样本数据的投影或概率计算，实现对样本数据的判别。

基于Fisher判别方法的信用风险评估实证研究

张能福．张佳重新设定违约点Ｄ＝ × Ｔ＋ × Ｄ．取８公司就占了其中３ＰａｓＤｂ【选２９家．余均分散在其他各行业。因此为其家上市公司作为样本，照一定的判断标准，Ｍａａ按用ｎｂ程序进行计算得出最优的（，），过比较新旧违约点下准确性有影响。所以本论文选择制造业的３ａｂ值通９家上市公司况的违约点。但是ห้องสมุดไป่ตู้ 型的修正基本围绕违约点的设定、公
型方面的研究，开发适合我国国情的信用风险管理方法。Ｆｓｅ线性判别函数构建，ｉｒｈ总体预测准确率达到８．％。７９第基于市场数据方法的信用风险管理模型— — ＫＭＶ的
ＤＦ模型．当前国际金融界最流行的信用风险计量模型Ｅ是之一，内学者从１９国９８年开始关注ＫＭＶ模型．早期的研究局限于对ＫＮＶ模型的介绍和分析。具有代表性的有杜本峰的《实值期权理论在信用风险评估中的应用》王琼和
的．何有效管理银行的信用风险始终是商业银行面对数据的结合．使新模型既能反映上市公司的历史财务状如
的重要问题。目前我国信用体系的建设尚处于起步阶段．
况．能反映其市场变化情况．也从而提高了商业银行预测本文结构如下：第二部分为以财务指标为自变量的三部分为增加违约距离为自变量的Ｆｓｅ模型．ｉｈｒ即扩展后的Ｆｓｅ模型构建，体预测准确率达到９．，ｉｒｈ总２６准确度％

用Fisher判别法进行综合效益分析

：
＝
１９６３５．６
求交叉积和：
∑ ｌ２＝１．Ｘ１２×９．２０７＋１．４２９×９．０２＋
１６． × ９２７９
＝
表１病房各科原始观察值
７１８１．５７５
离均差积和：
∑ （一）一－）（２
维普资讯
ＩＳ５２３３世界今日医学杂志（ｒＭｅｏａ）２０；３（）ＳＮ１６－１０ＷｏｄＪｄＴｄｙ０１ｌ８・７３・６
与群众的关系等。为了满足就诊病人的需求，院在我
差平方和随着社会主义市场经济深入发展，院也随着社医会经济发展进场人轨，改过去由国家拨款而变成自一收自支单位。但是医院不同于其他生产部门，院有医其自身特点，医院进行效益评价必须从社会效益与对经济效益这两点出发，者缺一不可。采用Ｆｓｅ判两ｉｒｈ别法对我院１３个科室进行分类评价，着简约快速的本原则从众多指标中筛选出床位利用率（、愈率ｘ）治（２、济指标完成计划百分比（３三项指标进行研Ｘ）经Ｘ）究，１将３个科室分为两类，科室工作质量优者为Ａ类，科室工作质量差者为Ｂ类（表１，这三项指标建见）由立判别函数，以评价各科综合效益。用
务，一是分流病人，护就诊秩序，现危重病人及时维发

FISHER判别分析在个人信用评估中的应用

作者：徐少锋
作者机构：中国人民大学经济学院,北京100872
出版物刊名：统计与决策
页码： 133-135页
主题词： FISHER判别分析;个人信用评估
摘要：随着我国经济的快速发展以及扩大内需战略方针的确立，商业银行等金融机构不断扩大信用规模，同时它们也面临着日益严重的信用风险尤其是个人信用风险。

利用FISHER判别分析建立判别函数对个人信用进行评估，是一种有效的信用风险管理方法。

本文以FISHER判别分析为出发点，对个人信用进行实证评估，探讨了谊法的现实有效性。

我国个人信用评估体系优化研究——以芝麻信用评分体系为例

AND TRADE我国个人信用评估体系优化研究———以芝麻信用评分体系为例荀涵梓（新疆财经大学金融学院，乌鲁木齐830012）摘要：近年来，互联网金融快速发展，使得个人的消费习惯也在发生改变，传统的线下征信系统已经不足以满足个人信用体系评估所面临的问题。

以芝麻信用等为代表的网络个人信用评估体系的需求日益增长，利用网络大数据和先进技术优势解决了部分个人信用评估问题，但仍然存在不足。

现就我国个人信用评估方法、芝麻信用评分体系存在的问题进行分析，提出完善用于个人信用评估的基础数据库；建立科学的个人信用评估指标体系和评估模型；加大个人信用评估专业人才培养的力度等优化措施。

关键词：个人信用；信用评估；个人信用评估中图分类号：F832.479文献标识码：Ａ文章编号：1005-913X （2019）08-0090-02收稿日期：2019-04-22作者简介：荀涵梓(1996-)，女，乌鲁木齐人，硕士研究生，研究方向：金融学。

一、引言随着中国经济的快速发展，个人信贷业务发展迅速,住房按揭、汽车贷款、教育贷款、信用卡等各种个人消费贷款的规模也在迅速扩大，并逐步成为中国各商业银行等金融机构扩大业务份额、提高利润增长点以及国家拉动内需的一个重要途径。

然而信贷主体个人信用的缺失导致银行面临极大的风险,并成为信贷业务发展壮大的主要障碍。

二、个人信用评估方法简介（一）判别分析法判别分析法又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法，是最早应用于个人信用评估之中的。

其优点是便于理解与应用。

缺点是对数据要求高，在评估模型中许多指标不能做到非定性、连续、线性相关、对称，所以所得到的数据预处理起来相对困难，得出结果易出现偏差。

（二）logistic 回归分析法logistic 回归分析法作为一种概率模型，可用于预测某事件发生的概率，主要解决的是二值变量的预测或分类问题。

判别分析中Fisher判别法的应用(可编辑修改word版)

1 绪论1.1课题背景随着社会经济不断发展，科学技术的不断进步，人们已经进入了信息时代，要在大量的信息中获得有科学价值的结果，从而统计方法越来越成为人们必不可少的工具和手段。

多元统计分析是近年来发展迅速的统计分析方法之一，应用于自然科学和社会各个领域，成为探索多元世界强有力的工具。

判别分析是统计分析中的典型代表，判别分析的主要目的是识别一个个体所属类别的情况下有着广泛的应用。

潜在的应用包括预测一个公司是否成功；决定一个学生是否录取；在医疗诊断中，根据病人的多种检查指标判断此病人是否有某种疾病等等。

它是在已知观测对象的分类结果和若干表明观测对象特征的变量值的情况下，建立一定的判别准则，使得利用判别准则对新的观测对象的类别进行判断时，出错的概率很小。

而Fisher判别方法是多元统计分析中判别分析方法的常用方法之一，能在各领域得到应用。

通常用来判别某观测量是属于哪种类型。

在方法的具体实现上，采用国内广泛使用的统计软件SPSS（Statistical Product and Service Solutions）,它也是美国SPSS公司在20 世纪80年代初开发的国际上最流行的视窗统计软件包之一1.2F i s h e r判别法的概述根据判别标准不同，可以分为距离判别、Fisher判别、Bayes判别法等。

Fisher 判别法是判别分析中的一种，其思想是投影，Fisher判别的基本思路就是投影，针对P维空间中的某点x=(x1，x2，x3，…，xp)寻找一个能使它降为一维数值的线性函数y(x)：y(x)=∑C j x j然后应用这个线性函数把 P 维空间中的已知类别总体以及求知类别归属的样本都变换为一维数据，再根据其间的亲疏程度把未知归属的样本点判定其归属。

这个线性函数应该能够在把 P 维空间中的所有点转化为一维数值之后，既能最大限度地缩小同类中各个样本点之间的差异，又能最大限度地扩大不同类别中各个样本点之间的差异，这样才可能获得较高的判别效率。

Fisher判别法在个人信用风险评估中的应用

Fisher判别法在个人信用风险评估中的应用作者：唐煜崔海浪来源：《中国市场》2020年第19期[摘要]随着消费观念的逐渐改变，我国居民信用卡持卡率逐年攀升，但信用卡逾期问题却成为困扰大多数银行的一大问题。

本文以客户过去两年是否为违约客户（Y）为因变量，以个人短期消费负债在总负债中的比率（X1）、年龄（X2）、30-59天逾期还款（X3）等8个指标为自变量构建判别函数，试图为个人信用风险评估指标体系的构建提供新的思路。

[关键词]Fisher判别法;个人信用风险;风险评;判别函数随着消费观念的逐渐改变，我国居民的信用卡持卡率逐年攀升。

根據中国人民银行所发布的《金融机构本外币信贷收支表》，2019年9月我国个人短期消费信贷规模已经达到95303.17亿元，信用卡的发卡量9.7亿张，达到了平均每人0.7张的水平，信用卡业务已然成为银行业的一大支柱型业务。

但是，央行发布的数据表明，信用卡逾期半年未偿信贷总额高达880.98亿元，占个人短期信贷总额的0.93%，环比增长16.43%。

由此可见，个人信用风险问题所产生的影响已经越来越大，应该引起我国商业银行业的重视。

1 国内外文献综述信用风险评估是指商业银行运用评估技术对可能引起贷款风险的因素进行定性分析和定量计算，目的在于测度借款人的违约概率，从而为贷款决策提供依据[1]。

学界对于商业银行信用风险评估问题的探索最早开始于二十世纪三十年代，但直到二十世纪六十年代后，信用风险评估问题才开始广泛引起学者关注。

以Jung和Allen为代表的早期学者的研究主要基于经验总结。

其中，以“5C”要素分析法、LAPP原则、财务比率分析法等方法为代表的早期研究成果，其研究逻辑都是基于挖掘逾期贷款人的共同特征来预测相似特征的贷款者逾期概率来开展的[2]。

但因为当时的逾期特征的发掘都是基于研究者经验来开展的，所以后来的学者往往以主观性较强以及外部性较弱的问题对前人成果进行诟病[3]。

fahp法在个人信用评分模型构建中的应用

ＦＡＨＰ法在个人信用评分模型构建中的应用易传和彭江②湖南大学金融学院摘要：个人信用评分是个人信用体系建设的关键，而我国的个人信用评分还处于起步阶段，因此，运用合适的研究方法构建具有中国特色的本土化个人信用评分模型显得尤为必要。

本文将ＦＡＨＰ法应用于我国个人信用评分，构造了将定性分析和定量判断相结合的ＦＡＨＰ个人信用评分模型。

ＦＡＨＰ法操作简单，没有苛刻的应用条件，适应范围广，这对我国信用体系不完善背景下个人信用评分模型的构建是一次积极的探索。

关键词：个人信用评分　；　层次分析法　；　模糊层次分析法　；　指标体系：分在与其他国家』：别是随着经济、ｉ．，以主观判断为：：成熟的个人信用ｔ相适应，而且在ｉ围个人信用状淝｝‘怀层备凼东徊埘层的权重与所属样戋国个人信用评舅｝经验判断个人信）优越性。

国外普ｆ数据和样本的要ｒ日兰西百，Ｉ珲１瓯Ｊ妊改矩阵的性质进行蓓的新方法。

因川‘ＦＨ：市厶日Ｌ【，纰雨ｔ形成是建立模糊ＡＨＰ糊一致判断矩阵形成白问卷的基础上，采用程信用评分的相关研究威此珥峦击里旦比干７千卡．５＋０．４－＋－０．２＋０．６＋０．６————１×２变判断矩阵层次单排序的舞一［０．　１８０　０，０．２３０　０，０．３３ｒ厂＾ｎｎ九．，、九ｎｎｎ标得分加总用特征与信，本模型各．乏疾病困扰，对正常爿寿困扰，对正常生活禾寿史，对正常生活和ｊ℃疾病病史（４）争购买任何股票、２总价值≤ｊ万元介值２０万～５０（ｊ（７）：酋价值＞，银行应结合评分皇阳评估，权衡利弊作改益的考虑，应拒维等虑，应将其归列到３／＿一撷Ｆ砭矿百一ｏ．｛洳匾Ｊ瓯Ｊ瓯，狮＝＝——————一Ｋｉ＋、万‘＋弧指标ＲＩ为１．１２，最０．０４８一———三一０．０４．１．１２轩肿｝七＆赂由ｎ芏下胖…、＝Ｉ＝＿Ｊ，￣Ｈ．．…：同的个人群体选择最具』暴，利刚模糊ＡＨＰ法计霉ｊ适用于不同群体的个人１ｒａｌ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ｓｏｃｉｅｔｙ．－ｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｏｆ　Ｌｏｇｉｔ　ａ：ｕａｎｔ．　Ａｎａｌ．，　１９８９：墅在个人信用评估应Ｊ。

个人信用评估算法研究与应用报告

个人信用评估算法研究与应用报告随着社会经济的发展和金融体系的完善，个人信用评估已成为一个重要且必要的工具。

个人信用评估算法可以通过对个人的信用记录和相关数据进行分析，对个人的信用状况进行评估，并为金融机构和其他服务提供商提供决策依据。

本报告旨在探讨个人信用评估算法的研究与应用，并介绍其中常见的算法方法和其应用领域。

一、个人信用评估算法的研究现状目前，个人信用评估算法的研究已经取得了显著的进展。

主要包括传统的基于统计和机器学习的算法以及新兴的基于深度学习的算法。

1. 基于统计和机器学习的算法传统的基于统计和机器学习的个人信用评估算法常使用的方法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

这些算法通过对历史数据的训练，可以建立模型来预测个人的信用状况。

例如，逻辑回归可以通过对个人的个人信息、收入状况、借款记录等因素进行分析，预测个人的信用可靠性。

2. 基于深度学习的算法近年来，基于深度学习的个人信用评估算法受到了广泛关注。

深度学习算法，特别是神经网络模型，具有较强的表达能力和泛化能力，可以自动学习特征和模式，并能够处理更加复杂和抽象的数据。

例如，卷积神经网络（CNN）可以用于分析个人的征信报告中的文本信息，识别关键词和短语。

二、个人信用评估算法的应用领域个人信用评估算法的应用领域广泛。

主要包括金融领域、电子商务领域和社交网络领域等。

1. 金融领域在金融领域中，个人信用评估算法可以用于风险评估和信贷决策。

银行和其他金融机构可以通过评估个人的信用状况，决定是否给予贷款或提高贷款额度。

同时，个人信用评估算法也可以用于信用卡申请和授信决策。

2. 电子商务领域在电子商务领域中，个人信用评估算法可以用于评估买家的信用状况。

通过评估买家的信用记录和行为，电商平台可以决定是否给予买家优惠政策、提供更高的额度信用购买等。

3. 社交网络领域在社交网络领域中，个人信用评估算法可以用于评估用户的信誉和声誉度。

社交网络平台可以通过评估用户的行为，例如发布的内容、社交圈子等，来判断用户的可信度。

大数据在金融行业的应用场景3：个人信用评估

大数据在金融行业的应用场景3：个人信用评估（一）个人信用评估的典范：FICO评分系统FICO评分系统由成立于上个世纪五十年代的费埃哲（Fair Isaac）公司发明，该公司名字为创始人Bill Fair和Earl Isaac两人姓名的首字母。

随着计算机技术的发展和应用，FICO评分系统得到了快速而广泛的应用，并逐渐成为美国征信业事实上的国家标准。

1970年，费埃哲公司开始向银行出售信用评分。

1989年，开始开发FICO（费埃哲）分数。

FICO面向个人征信，分数范围为300分到850分。

其中，680分以上为信用卓越，620分以下则需要增加担保或者拒绝贷款。

FICO可以快速、客观地度量个人风险。

信用信息越早，对于信用评估影响越小。

美国的三大征信公司：益百利（Experian）、艾克发（Equifax）和环联（Trans union）的信用评估模型都是以FICO为基础，评估模型和评估结果均差别不大。

FICO评分系统中包含了完整的个人信用信息和多年（7-10年）的个人信用记录。

个人信用相关的信息包括来自商业部门和社会公共事业部门的记录。

商业部门包括银行、保险、证券等，比如银行信用记录、保险信用记录、证券信用记录等；社会公共事业部门包括公安、法院、税务等，比如违法犯罪记录、法律诉讼记录、所得税缴费记录等。

FICO关注的因素分为五类，即客户信用偿还历史、信用账户数、使用信用年限、正在使用的信用类型以及新开立的信用账户。

下面分别进行说明：1) 客户信用偿还历史是五个因素中最重要的因素，在整个信用评分中占比大约为35%。

具体包括：各种信用账户的还款记录，包括信用卡、分期偿还贷款、抵押贷款等；公开记录及支票贷款记录，包括破产记录、法律诉讼事件等；预期偿还情况，包括逾期天数、未偿还金额、逾期还款次数、逾期发生距离现在的时间长度等。

2) 信用账户数主要反映客户的整体还款能力，比客户信用偿还历史的重要性要低，在整个信用评分中占比大约为30%。

零空间边界 Fisher 分析法及其在人脸识别中的应用

零空间边界 Fisher 分析法及其在人脸识别中的应用杨军;刘妍丽【摘要】边界Fisher分析（ MFA）是一种有效的特征抽取方法，但在人脸识别的应用中会遭遇小样本问题。

基于此，提出一种利用零空间法求解MFA优化准则的算法。

该算法通过在MFA的类内散度矩阵的零空间中最大化MFA类间离散度得到最优投影向量，从而避免MFA方法所遇到的小样本问题，同时也保留了包含在类内散度矩阵零空间中的鉴别信息。

在标准人脸库上的识别实验结果表明，该算法的识别率高于LDA和MFA，并且较容易选择其最优低维特征空间的维数。

%Marginal Fisher analysis ( MFA) is an efficient linear projection technique for feature extraction .The major drawback of applying MFA to face recognition is that it often encounters the small sample size ( SSS) problem.In this paper, a strategy based on null space for solving optimization criteria of MFA is proposed to avoid this issue .It maximizes the class scatter of training samples on null space of within-class scatter matrix ( Sw ) in MFA and reserves the discriminant information contained in null space of Sw .The per-formance of this method is tested in both ORL and Yale face databases .Experimental results show that this method is effective and a-chieves higher recognition rate than LDA andMFA .Moreover , it is easy to decide most optimal dimensionality of feature space for this method .【期刊名称】《西华大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】5页(P60-64)【关键词】人脸识别;边界Fisher分析;小样本问题;零空间【作者】杨军;刘妍丽【作者单位】四川师范大学计算机科学学院，四川成都 610101;四川师范大学数学与软件学院，四川成都 610101【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言随着社会的发展和技术的进步，人脸识别技术在公共安全、海关、监控、人机交互等方面有着巨大的应用前景。

Fisher模型在评价上市公司信用风险中的应用研究

Ｆｉｓｈｅｒ模型在评价上市公司信用风险中的应用研究一、引言二、Fishter模型概述及应用1. Fishter模型的基本原理2. Fishter模型的应用3. Fishter模型在评估上市公司信用风险中的优势三、财务数据的收集与处理1. 选择数据来源2. 重点指标分析3. 数据预处理四、案例分析1. A公司2. B公司3. C公司4. D公司5. E公司五、结论与展望在当今经济全球化的背景下，上市公司信用风险管理成为了一个具有重要意义的问题。

为了有效评估上市公司的信用风险，建立一个科学、可靠的模型成为了当前研究热点。

而Fishter 模型作为一种较为成熟的模型在此方面的应用日益广泛。

本文将从Fishter模型的基本原理、应用以及在评估上市公司信用风险中的优势等方面进行探讨，并结合实际案例展开分析。

在Fishter模型中，公司的信用风险被分为两个部分：首先是可还债务（Debt Service Coverage Ratio），其反映了公司偿债能力的持续性；其次是市值风险（Market Value at Risk），反映了公司的运营风险水平。

为了计算公司的信用风险，需要调取其财务数据，包括现金流量、资产负债表、利润表等。

以上述三个财务报表为基础，选择代表企业能力、稳定性、盈利能力等指标进行分析，最终得出信用风险的综合评估。

在选择数据来源方面，需要保证数据的全面性、准确性和可靠性。

数据来源需要来自权威机构，如证券交易所、会计师事务所等。

在指标分析方面，需要对净利润、总资产、净资产、股东权益等指标进行重点分析，以便更好地反映公司的实力和水平。

在数据预处理方面，则需要对财务数据进行财务分析、财务调整等方法，以更为准确地体现公司的实际情况，从而得出更为合理的评估结果。

在案例分析方面，本文选择了五个不同行业、不同实力的上市公司进行了分析，包括A公司、B公司、C公司、D公司、E 公司。

在对以上公司进行分析后，本文总结了不同公司之间的异同，并分析了不同公司之间的信用风险差异原因。