Credit Scoring: A Review on Support Vector Machines and Metaheuristic Approaches
المؤلفون المشاركون
المصدر
Advances in Operations Research
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-30، 30ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-03-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
30
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Development of credit scoring models is important for financial institutions to identify defaulters and nondefaulters when making credit granting decisions.
In recent years, artificial intelligence (AI) techniques have shown successful performance in credit scoring.
Support Vector Machines and metaheuristic approaches have constantly received attention from researchers in establishing new credit models.
In this paper, two AI techniques are reviewed with detailed discussions on credit scoring models built from both methods since 1997 to 2018.
The main discussions are based on two main aspects which are model type with issues addressed and assessment procedures.
Then, together with the compilation of past experiments results on common datasets, hybrid modelling is the state-of-the-art approach for both methods.
Some possible research gaps for future research are identified.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Goh, R. Y.& Lee, Lai Soon. 2019. Credit Scoring: A Review on Support Vector Machines and Metaheuristic Approaches. Advances in Operations Research،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-30.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121528
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Goh, R. Y.& Lee, Lai Soon. Credit Scoring: A Review on Support Vector Machines and Metaheuristic Approaches. Advances in Operations Research No. 2019 (2019), pp.1-30.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121528
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Goh, R. Y.& Lee, Lai Soon. Credit Scoring: A Review on Support Vector Machines and Metaheuristic Approaches. Advances in Operations Research. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-30.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121528
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121528
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر