專利名稱：一種農(nóng)戶多層單向網(wǎng)絡線性分段信用評級方法
技術領域：
本發(fā)明涉及信用評級領域，特別涉及農(nóng)戶信用評級方法。
背景技術：
國、內(nèi)外在研究企業(yè)(包括商業(yè)銀行)信用評級或信用評價方面成果已非常多，大多成果都已商業(yè)化。比較有代表性的有，David West (2000)建立了 5種神經(jīng)網(wǎng)絡信用評價模型研究商業(yè)銀行信用評價的準確性。他分別對德國和澳大利亞兩組財務數(shù)據(jù)進行兩類模式分類，并將所建立的5種神經(jīng)網(wǎng)絡模型多層感到知器、專家雜合系統(tǒng)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡、學習向量化子和模糊自適應共振與5種統(tǒng)計分類模型線性判別分析法、Logistic回歸模型、K最鄰近法、核密度分類方法、分類樹法相比較。龐素琳(2005)建立了 10種企業(yè)信用評價模型，用來對我國部分上市公司和部分貸款企業(yè)進行信用評級。這10種企業(yè)信用評價模型為①5種神經(jīng)網(wǎng)絡信用評價模型多層感知器、BP算法網(wǎng)絡、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡、概率神經(jīng)網(wǎng)絡和自組織競爭網(wǎng)絡 ’②Logistic回歸模型；③兩種線性判別分析模型一種是利用SPSS統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)樣本進行判別分析，一種是利用原始數(shù)據(jù)推導建立線性判別分析模型，然后根據(jù)模型計算得到的結果對數(shù)據(jù)樣本進行判別分析采用了 2種支持向量基方法一種是利用多項式函數(shù)作為核函數(shù)，一種是利用徑向基函數(shù)作為核函數(shù)。在個人信用評級研究方面，國外研究成果較多，而且大多都已商業(yè)化。但我國在該領域的研究只是剛剛起步。Jiang Minghui,Xiong Qi,Cao Jing(2006)通過將倒數(shù)判別矩陣和模糊補償判別矩陣相結合，提出了一種新的負判別矩陣，用來解決個人信用評估問題。姜明輝(2006)采用組合預測方法研究了商業(yè)銀行個人信用評估問題。他針對指標體系混亂問題，利用貨幣效用曲線分析影響個人消費貸款履約行為的關鍵性因素，參考國內(nèi)外已有的指標體系，構建適合于我國國情的商業(yè)銀行個人信用評估指標體系。然后再針對非系統(tǒng)性問題，結合我國當時商業(yè)銀行業(yè)務系統(tǒng)中所獲取的實際數(shù)據(jù)情況，確定評估中所使用的指標，并就指標賦值、標準化、數(shù)據(jù)缺失、違約標準確定等數(shù)據(jù)處理過程提出了相應方法并加以應用。Pang Sulin和Hong Jizhang(2009)研究了商業(yè)銀行的個人信用評級問題。他們在決策樹C4. 5算法基礎上首先詳細研究了 C5. 0算法及相應的Boosting技術，并嵌入Boosting算法技術,構造了成本矩陣和Cost-sensitive tree,以此建立基于C5. 0算法的銀行個人信用評級模型，用來對德國某銀行的個人信貸數(shù)據(jù)進行信用評級，同時對模型參數(shù)調(diào)整前后的決策樹的判別結果進行比較。Liu Taian,Wang Yunjia和Liu Wentong(2009)提出組合優(yōu)化最小二乘支持向量機算法，用于解決個人信用評估問題。Wang Taov(2007)建立了基于第三方電子商務交易平臺的個人信用評估系統(tǒng)。Liu Yaqin, Shi Hongbo (2011) 將GA-CFS的歸因選擇法應用于個人評估問題，并基于該方法構造了個人評估模型，通過啟發(fā)“merit”作為GA適當?shù)暮瘮?shù)來優(yōu)化個人評估系統(tǒng)。近年來，我國在農(nóng)戶小額信貸研究方面取得一定的進展。譚民俊，王雄，岳意定(2007)利用FPR-UTAHP評價方法研究農(nóng)戶小額信貸信用評級問題。他們從我國小額信貸的實踐出發(fā)，建立了農(nóng)戶信用等級評價的指標體系，利用不確定層次分析法(UTAHP)確定指標權重。給出農(nóng)戶小額信貸信用等級中5個相對應的標準模糊狀態(tài)向量，應用模糊數(shù)學構建農(nóng)戶信用等級的模糊模式識別模型。胡愈，許紅蓮，王雄(2007)從我國小額信貸的實踐出發(fā)，建立農(nóng)戶信用等級評價的指標體系，應用模糊數(shù)學構建農(nóng)戶信用等級的模糊綜合評價模型，利用不確定層次分析法確定指標權重，研究了農(nóng)戶小額信用貸款信用評級。王譽澍(2010)利用BP算法建立了農(nóng)戶信用評估模型，用來解決農(nóng)戶小額信貸信用評級問題。張昆(2010)基于逐步判別分析法，給出了農(nóng)戶小額貸款信用評價方程的建立和信用等級的劃分的原理及步驟，對2044個客戶樣本進行實證分析。但在農(nóng)戶信用評級方面的研究，目前在我國還只是剛剛起步，所見文獻研究非常少。劉文君(2010)通過分析農(nóng)戶信用特征，構建了農(nóng)戶信用評價指標體系，建立了農(nóng)戶信用評價模型，用于探討和完善我國農(nóng)戶的征 信制度和信用評價制度。吳俊杰，張鍇(2010)采用模糊綜合評價方法構建了青年農(nóng)戶信用評級模型。目前，我國關于農(nóng)戶信用評級方面的研究只是剛剛起步，所見文獻研究非常少。而看到的僅有幾篇文獻中，所建立的“模型”都是利用現(xiàn)有其他領域應用得已非常廣泛以及非常成熟的模型直接植移到農(nóng)戶信用評級中來的，所以在研究方法和模型方面都沒有創(chuàng)新。再者，這些文獻給出模型后，沒有實際應用，實際上也無法實際應用，因為農(nóng)戶信用評級指標集與原創(chuàng)模型所應用領域指標集的數(shù)據(jù)類型根本不同，當然就無法應用了，只能在理論上探討。本發(fā)明首次公開一種農(nóng)戶多層單向網(wǎng)絡線性分段信用評級方法。該方法在對農(nóng)戶進行信用評級，首先需要確定用于進行農(nóng)戶信用評級的各項指標，即首先構建農(nóng)戶信用評級指標體系，然后根據(jù)所建立的農(nóng)戶信用評級指標體系的層級結構來構建一個多層單向網(wǎng)絡結構，通過該網(wǎng)絡結構建立農(nóng)戶信用評分計算公式，再設計一個線性分段分類器，把分類器和多層單向網(wǎng)絡連接起來。在對農(nóng)戶進行信用評級時，先通過多層單向網(wǎng)絡計算農(nóng)戶信用評分值，然后再通過線性分段分類器，對農(nóng)戶進行信用評級。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種農(nóng)戶多層單向網(wǎng)絡線性分段信用評級方法。本發(fā)明在我國農(nóng)村信用評級現(xiàn)狀的基礎上，把農(nóng)村信用評級指標體系考慮成一個具有多層級單向網(wǎng)狀結構的指標體系系統(tǒng)，通過構建多層單向網(wǎng)絡結構把各層級的信用評級指標聯(lián)結起來，從網(wǎng)絡輸出結點計算其信用評分值，然后設計一個線性分段分類器來將該網(wǎng)絡輸出的結果進行等級分類，以此達到信用評級的目的。本發(fā)明通過以下方案達到上述目的。一種農(nóng)戶多層單向網(wǎng)絡線性分段信用評級方法，包括以下步驟(I)根據(jù)信用評級指標體系構建多層單向網(wǎng)絡結構；(2)建立農(nóng)戶信用評分公式；(3)使用農(nóng)戶信用評分公式對農(nóng)戶信用進行評分；(4)建立線性分段分類器將步驟(3)的評分結果進行信用等級分類(即進行信用評級)；步驟(3)所述評分公式的通式為
權利要求
1.一種農(nóng)戶多層單向網(wǎng)絡線性分段信用評級方法，其特征在于包括以下步驟 (1)根據(jù)信用評級指標體系構建多層單向網(wǎng)絡結構； (2)建立農(nóng)戶信用評分公式； (3)使用農(nóng)戶信用評分公式對農(nóng)戶信用進行評分； (4)建立線性分段分類器將步驟(3)的評分結果進行信用等級分類； 步驟(3)所述農(nóng)戶信用評分公式的通式為
2.如權利要求I所述的農(nóng)戶多層單向網(wǎng)絡線性分段信用評級方法，其特征在于步驟(3)中第M級指標的賦值采用賦分的方法。
3.如權利要求2所述的農(nóng)戶多層單向網(wǎng)絡線性分段信用評級方法，其特征在于步驟(3)中第M級指標的賦值采用專家打分法。
4.如權利要求I所述的農(nóng)戶多層單向網(wǎng)絡線性分段信用評級方法，其特征在于Wi = I。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種農(nóng)戶多層單向網(wǎng)絡線性分段信用評級方法及其在農(nóng)戶信用評級中的實際應用。該方法首先將農(nóng)戶信用評級指標體系構建成一個具有多層級的單向網(wǎng)絡結構，然后建立農(nóng)戶信用評級指標體系信用評分公式進行信用評分，最后使用線性分段分類器將多層單向網(wǎng)絡輸出的結果進行信用等級分類。本發(fā)明建立了農(nóng)戶信用評級規(guī)則以及農(nóng)戶信用評級單向網(wǎng)絡線性分段評價模型，討論了基于農(nóng)戶信用評級的銀行貸款授信所滿足的性質(zhì)。并且將理論建立的模型應用到廣東省云浮市郁南縣的實際農(nóng)戶信用評級中，當對我國部分山區(qū)縣農(nóng)戶進行信用評級時，得到了符合郁南縣農(nóng)戶信用評級實際的評定結果，準確率達到100%。
文檔編號G06Q40/02GK102663643SQ20121007146
公開日2012年9月12日 申請日期2012年3月16日 優(yōu)先權日2012年3月16日
發(fā)明者龐素琳, 汪壽陽 申請人:暨南大學