社会信用制度建设关键技术、建设标准与实现机制研究

本项目的主要创新点体现在：.　　(1)提出了一种基于多分类器组合的个人信用评估模型，利用加权投票方法对logit回归、神经网络等七种信用评估模型的分类结果进行组合，这样可以充分利用各种信用评估模型所提供的有效信息，提高信用评估的精确度。在两个真实信用卡数据集上对组合模型的测试结果证实了该方法用于个人信用评估的有效性及优越性。.　 （2）通过在中小企业信用评价指标体系中引入邻域粗糙集理论对指标进行属性约减，并对指标进行筛选，然后将约减后的指标作为支持向量机的输入进行分类预测。运用中小板上市企业数据对模型进行实证研究，结果表明：基于NRS-SVM的组合模型能有效删除冗余指标，与传统信用评分模型相比能更好的适应中小企业信用评估。. （3）通过设计地区信用环境评价指标体系，采用统计分层抽样方法抽选出采样点和样本单位，共获得湖南省全省38家省直机构和14个地市州的1400家企业及金融机构、4200名城乡居民近10万个相关数据，通过功效系数法、排队打分法进行数据处理，运用专家意见法对各级指标赋权，最终得出14个市州信用环境得分的总排名，推动湖南省信用体系建设奠定了坚实的理论基础。.　　(4)运用1986至2012年期间120个国家的宏观经济数据和三大评级机构的主权信用评级结果建立了多元回归模型和多重顺序分类模型。对影响主权评级结果的因素进行实证检验。发现主权债务的违约历史记录等是影响主权信用评级最重要的因素，但是反映一国政府负债情况和偿债能力的指标对现行主权评级的结果基本不产生影响。对此，项目组在实证检验结果的基础之上，对主权信用评级指标体系现存的缺陷进行了具体分析，并据此提出了包含相关权益分析（CCA）以及衡量金融衍生产品风险等改进建议在内的优化设计。.　（5）从原有的完全理性静态对抗性风险分析（ARA）模型出发，在对ARA的机理进行系统研究后，构建了有限理性动态演化ARA模型；通过仿真研究，测算并优化模型和算法；对金融市场交易数据进行实证分析，最终设计出有效、实用、合理的投资决策机制。所做的研究工作为具有国际前沿的ARA技术引入国内提供一个良好的开端，为深入研究金融市场中投资者的操作机理提供良好的理论平台，为个人投资者理性投资提供清晰的理论框架和可靠的决策依据。