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Estrategia de control de riesgo crediticio financiero basada en el algoritmo de Bosque Aleatorio Ponderado.

Con el fin de mejorar la efectividad del control de riesgo crediticio financiero, se propone una estrategia de control de riesgo crediticio financiero basada en el algoritmo de bosque aleatorio ponderado. El algoritmo de bosque aleatorio ponderado se utiliza para clasificar los datos de riesgo crediticio financiero, construir el sistema de índices de evaluación y utilizar el proceso analítico jerárquico para evaluar el nivel de riesgo crediticio financiero. Se aplican estrategias de control de riesgo específicas según los diferentes resultados de evaluación de riesgos. Comparamos el método propuesto con otros dos métodos, y los resultados experimentales muestran que el método propuesto tiene una mayor precisión de clasificación de datos de riesgo crediticio financiero y el umbral de evaluación de riesgo es básicamente consistente con los resultados reales.

Autores: Yangyudongnanxin, Guo

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi

Año: 2021

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

Atribución – Compartir igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Scientific Programming

Volume , Article ID 6276155, 9 pages

https://doi.org/10.1155/2021/6276155

Yangyudongnanxin Guo0

Business School China

Academic Editor: Ali Rahman

Contact: @hindawi.com

Descripción
Con el fin de mejorar la efectividad del control de riesgo crediticio financiero, se propone una estrategia de control de riesgo crediticio financiero basada en el algoritmo de bosque aleatorio ponderado. El algoritmo de bosque aleatorio ponderado se utiliza para clasificar los datos de riesgo crediticio financiero, construir el sistema de índices de evaluación y utilizar el proceso analítico jerárquico para evaluar el nivel de riesgo crediticio financiero. Se aplican estrategias de control de riesgo específicas según los diferentes resultados de evaluación de riesgos. Comparamos el método propuesto con otros dos métodos, y los resultados experimentales muestran que el método propuesto tiene una mayor precisión de clasificación de datos de riesgo crediticio financiero y el umbral de evaluación de riesgo es básicamente consistente con los resultados reales.

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