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학술대회자료
저자정보
Wensheng Dai (Renmin University of China) Chi-Jie Lu (Yun University)
저널정보
인하대학교 정석물류통상연구원 인하대학교 정석물류통상연구원 학술대회 Proceedings of the 3rd International conference on risk management &Global e-business(volume 2)
발행연도
2009.10
수록면
1,221 - 1,225 (5page)

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Clustering and Classification are the most popular techniques in credit scoring. Most of the hybrid models are lack of revision abilities. To overcome this limitation, a two stages credit scoring model using SVM and DEA is proposed in this paper. Firstly constructing a SVM model and classifying all customs to two groups which are efficient and inefficient group, the performing DEA for those lower efficiency customers and proposing the way to improve their efficiency. This study also performs an empirical research based on the credit card database of a bank. The results show that the SVM has great ability to predict the efficiency and combined model can provide an indeed improvement for bank to improve the efficiency of non-efficient customer.


#Data Envelopment Analysis #Support Vector Machine #Credit Scoring #customers' cintribution

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHOD
3. EMPIRICAL DESIGN
4. EMPIRICAL RESULTS
5. CONCLUSSION AND DISCUSSION
REFERENCES

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