基于Informedness系数的信用评级最优指标组合遴选方法技术

本发明专利技术提供一种基于Informedness系数的信用评级最优指标组合遴选方法，属于信用服务技术领域。旨在解决现有信用评价体系不能保证整体违约鉴别能力最强、同时遴选一组指标时没有考虑指标间相关性的问题。以信用得分的Informedness系数违约鉴别能力最大为最优指标组合标准，以指标是否被选入指标组合作为决策变量，以Informedness系数违约鉴别能力最大为目标函数、以反映信息重复指标不能同时入选作为约束条件建立0‑1规划模型，遴选信用评级的最优指标组合。本发明专利技术的方法确保了信用评价体系整体的Informedness系数违约鉴别能力最大，为银行、信用评级机构等提供了有效识别信用风险的决策依据。

Selection method of optimal index combination for credit rating based on Informedness coefficient

The invention provides a method for selecting the optimal combination of credit rating indicators based on Informedness coefficient, which belongs to the technical field of credit service. The purpose of this paper is to solve the problem that the existing credit evaluation system can not guarantee the strongest overall ability to identify defaults and that the correlation between indicators is not taken into account when selecting a set of indicators at the same time. Taking the maximum default discrimination ability of the Informedness coefficient of credit score as the optimal index combination criterion, taking whether the index combination is selected as the decision variable, taking the maximum default discrimination ability of the Informedness coefficient as the objective function, and the non-simultaneous selection of the information repetition index as the constraint condition, a 0_1 programming model is established. Select the best combination of credit rating. The method of the invention ensures that the default identification ability of the Informedness coefficient of the credit evaluation system as a whole is the largest, and provides an effective decision basis for identifying credit risk for banks, credit rating agencies, etc.

【技术实现步骤摘要】
基于Informedness系数的信用评级最优指标组合遴选方法
本专利技术提供一种信用评级体系的最优指标组合的遴选方法，具体涉及以信用得分的Informedness系数违约鉴别能力最大为最优指标组合标准，以指标是否被选入指标组合作为决策变量，以Informedness系数违约鉴别能力最大为目标函数、以反映信息重复指标不能同时入选作为约束条件建立0-1规划模型，遴选信用评级的最优指标组合的方法，属于信用服务

技术介绍
信用是以还本付息为条件的借贷活动。信用评级旨在通过评级指标的数值和状态对客户的信用级别及其对应的违约率进行评价。信用评级最优指标组合遴选是在众多的信用评级指标组合中，遴选违约鉴别精度最高的一组指标组合的过程。由于每一个指标都有被选中和不被选中的两种状态，故指标的组合的个数巨大，其最优组合的难度也就更大。因为对于每一个指标、都存在入选指标组合或不入选指标组合这2种情况，且每一个指标是否入选并不影响其他指标是否入选，故组合数为每个指标入选可能情况(即2种)的连乘，则对于n个指标则有2×2×…×2＝2n种组合。关于评价指标遴选的现有研究包括两类：一类是基于单个指标的信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Informedness系数的信用评级最优指标组合遴选的方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：数据载入将N个客户的M0个初始信用评级指标数据以及N个客户的违约状态数据载入Excel文件中；其中，违约＝1，非违约＝0；步骤2：数据预处理将信用评级海选指标数据进行标准化，消除指标量纲的影响；步骤3：计算单个信用评级海选指标的违约鉴别能力ini采用指标的Informedness系数ini用于衡量指标的违约鉴别能力大小，指标的Informedness系数越大，则将实际违约客户更多地判为违约，同时将实际非违约客户更多地判为非违约，即该指标具有一个指标具有违约鉴别能力；指标i的Informedn...

【技术特征摘要】
1.一种基于Informedness系数的信用评级最优指标组合遴选的方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：数据载入将N个客户的M0个初始信用评级指标数据以及N个客户的违约状态数据载入Excel文件中；其中，违约＝1，非违约＝0；步骤2：数据预处理将信用评级海选指标数据进行标准化，消除指标量纲的影响；步骤3：计算单个信用评级海选指标的违约鉴别能力ini采用指标的Informedness系数ini用于衡量指标的违约鉴别能力大小，指标的Informedness系数越大，则将实际违约客户更多地判为违约，同时将实际非违约客户更多地判为非违约，即该指标具有一个指标具有违约鉴别能力；指标i的Informedness系数公式如下：式(1)中，a表示实际违约、且被判定为违约的客户数；b表示实际违约、但被错判为非违约的客户数；c表示实际非违约、但被错判为违约的客户数；d表示实际非违约、且被判定为非违约的客户数；式(1)中的a、b、c、d是判定的违约状态Dj与实际违约状态Tj的对比结果得到；而判别的违约状态又根据阈值得到；当客户j的指标i数值xij大于指标i的阈值xic时，该客户被判定为非违约，反之判定为违约，即：取遍全部客户指标i数值的取值，分别作为阈值判别所有客户的违约状态；令指标i对应的Informedness系数ini最大的阈值即为指标i的阈值，对应的最大Informedness系数即为指标i的Informedness系数；步骤4：剔除Informedness系数ini≤0、即不能鉴别违约状态的指标，剩余指标个数变为M1；步骤5：引入决策变量ci，并对评级指标赋权wi采用指标的Informedness系数ini对评级指标进行赋权，确保Informedness系数越大、违约鉴别能力越强的指标对应权重越大，即：式(3)中，wi表示第i个指标的权重；ci表示第i个指标是否入选指标体系，若入选则ci＝1，反之ci＝0，ci也是最优指标组合0-1规划模型的决策变量；M1表示需要赋权的指标个数；步骤6：构建客户信用评分Sj与指标权重wi的函数关系采用线性加权公式构建客户信用评分Sj的表达式，即：式(4)中wi表示第i个指标的权重，xij是第i个指标下第j个客户的数值；步骤7：以信用得分Informedness系数IN...

【专利技术属性】
技术研发人员：迟国泰，张志鹏，周颖，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21