11月30日，西南财经大学大数据研究院院长寇纲教授应邀为管理学院师生作线上学术报告，报告以“Profit- and risk-driven credit scoring under parameter uncertainty: a multi-objective approach”为主题，由管理学院张江华教授主持，近百名师生参与本次活动。

寇纲教授分享了在数据科学与智能决策领域的最新研究成果：利润驱动的机器学习模型和基于利润的绩效指标已广泛应用于信用评分。在评估用于信用评分的机器学习模型的性能时，以往的研究通常假设成本和收益参数及其分布信息是可用的，然而在现实中，这些参数和它们的分布往往不确定。寇纲教授考虑信用评分模型开发过程中的参数不确定性，以及利用这些模型对收益和风险的估计，提出了一种新的基于利润的度量指标——最坏情况预期最小成本(WEMC)，用于估计不确定参数下信用评分模型的利润。基于来自多个国家的12个信用评分数据集的应用结果，该方法在成本和风险绩效指标方面均优于其他特征选择方法。报告结束后，寇纲教授与管理学院师生就研究涉及的相关问题进行了讨论，其深入浅出的讲解使到会师生受益良多。

寇纲，教授，博士生导师。现任西南财经大学大数据研究院院长、工商管理学院执行院长、长江学者特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，全国MBA教育指导委员会委员，国务院享受政府特殊津贴专家。

图文 | 王紫琳

编辑 | 康宁

审核发布 | 周琳