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翻译样例: 基于遗传算法的商业银行个人信用评估组合预测模型
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信用是以偿还为条件的价值活动的特殊形式,是市场经济发展的基础。信用包括政府信用、企业信用和个人信用,其中个人信用是整个信用经济和信用制度的基础和核心[1] 。在市场经济发达的国家,信用是一个人立足的基础,是一个人社会活动的“通行证”。由于市场经济起步较晚,我国目前尚未建立起一套完善的个人征信体系,信用基础薄弱,尤其是“个人信用贫乏”已成为当前市场经济发展的基本特征,成为启动消费经济的瓶颈。因此,加强对个人信用体系建设的研究,对于促进经济稳定增长具有很重要的意义。而个人信用评估,作为个人信用体系建设的重要环节,能够通过使用科学严谨的分析方法,综合考察影响个人及家庭的内在和外在的主客观环境,并对其履行各种经济承诺的能力进行全面的判断和评估,在一定程度上规避个人信用贫乏所带来的风险,对于我国消费信贷市场的迅速发展具有重要意义。

信用评估本质上是模式识别中的一类分类问题,将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息(即“好”客户)和违约(即“坏”客户)两类,具体做法是:根据历史上每个类别的若干样本,从已知数据中发现规律,从而总结出分类规则,建立判别模型,用于对新样本的判别。尽管有人将这种方法称为“粗暴的经验主义方法”,但在目前的金融理论状况下,它可能是最有效的方法,也是国际金融业和学术界视为主流的方法[3]。应用于个人信用评估中的方法大致可以分为统计学方法、运筹学方法和计算机及人工智能方法三大类。

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