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首页> 外文会议>International Conference on Computational Science(ICCS 2005) pt.3; 20050522-25; Atlanta, GA(US) >Credit Scoring via PCALWM
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Credit Scoring via PCALWM

机译：通过PCALWM进行信用评分

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We have presented a principal component analysis linear-weighted model (PCALWM) for credit scoring in [5,6], this article is a further study on this model. We revised the application procedure in the credit scoring, and tested it by a larger real-life credit card dataset. In comparison with some well-known scores, the empirical results of the PCALWM can achieve a favorable KS distance. The study on some application features of this model in the credit decision-making shows that the model can help the credit issuers to select the best trade-off among the enterprise stratagem, marketing and credit risk management.
机译：在[5,6]中，我们提出了用于信用评分的主成分分析线性加权模型（PCALWM），本文是对该模型的进一步研究。我们修改了信用评分中的申请程序，并通过更大的真实信用卡数据集进行了测试。与一些众所周知的分数相比，PCALWM的经验结果可以实现良好的KS距离。对该模型在信用决策中的一些应用特征的研究表明，该模型可以帮助信用发行人在企业战略，营销和信用风险管理之间进行最佳权衡。

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