银行信贷顾客信誉评价
附表1为德国某银行顾客信贷历史数据,每条记录为一个顾客,共有19个属性,其中前18个属性为顾客基本情况,第19个属性为顾客信用等级类别属性:1表示信用度好,2表示信用度差。在前18个属性中,既有离散型属性(定性属性)又有连续型属性(定量属性)。
(1) 请根据附表1中数据建立数学模型,并用你的模型判别附表2中各顾客的信用度好坏。
(2) 如果考虑误判的代价如下:正确判别代价因子为0,第一类(信用度好)误判为第二类(信用度差)的代价为1,而第二类(信用度差)误判为第一类(信用度好)的代价为5,对你的模型是否需要修改?
附:各属性说明
属性1:帐户的现有信贷状态(定性属性)
A11 A12 A13
0 DM
DM
没有支票账户
属性2:一个月内信贷次数(定量属性)
属性3:信用历史(定性属性)
A32 A33 A34
至今正式还清现有信贷 至今在支付上有拖欠 重要帐户或不是在这家银行的信贷
属性4:信贷目的(定性属性)
A41 A42 A46 A43
汽车 家具/设备 教育或商业 其它
属性5:信贷额度(定量属性)
属性6:客户现有储蓄存款/债券(定性属性)A61 A62 A65
未知或没有储蓄帐户
属性7:目前为止的工作状态(定性属性)
A71 A73 A75
失业或工作年限 年
工作年限为 年
工作年限 7年
属性8:分期付款占可支配收入的百分比(定量属性)
属性9:个人身份及性别(定性属性)
A91 A92 A93
男:离婚或分居 女:离婚或分居或结婚 男:单身
属性10:其它债务人或担保人(定性属性)
A101 A102
无 有
属性11:住所年限(定量属性)
属性12:财产状况(定性属性)
A121 A122 A123 A124
房地产 没有A121但建有社会储蓄协议/ 人寿保险 没有A121和A122但有汽车或其他 未知或无财产
属性13:年龄(定量属性)
属性14:其他分期付款计划(定性属性)
A141 A143
有其它分期付款 无
属性15:住房属性(定性属性)
A151 A152 A153
付租金 自己所有 免费租用
属性16:在银行现有的信贷数量(定量属性)
属性17:工作状态(定性属性)
A171 A173 A174
失业或非技术人员 有熟练技能的雇员或政府职员 管理人员或私企老板或高层员工
属性18:可提供帮助的人数(定量属性)
属性19:类别属性(定性属性)
1:信用度好
2:信用度差