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作者

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组合核函数SVM在个人信用评估中的应用

组合核函数SVM在个人信用评估中的应用

引用

作者：杨旭娜西安理工大学

学位级别：硕士

个人信用评估是商业银行风险管理的重要组成部分，其本质是一个分类问题。随着社会和经济的发展，个人信用评估的作用正日益加强。个人信用评估的方法已发展出了包括统计方法和非统计方法两大类许多种方法。支持向量机(Supportvectormac... 详细信息

个人信用评估是商业银行风险管理的重要组成部分，其本质是一个分类问题。随着社会和经济的发展，个人信用评估的作用正日益加强。个人信用评估的方法已发展出了包括统计方法和非统计方法两大类许多种方法。支持向量机(Supportvectormachine简记为SVM)是非统计方法，比较适合解决大样本的分类问题。并且具有出色的学习和推广能力，已经成为信用评估分类的研究热点。当支持向量机处理非线性问题时引入了核函数，因此核函数也是支持向量机的一个研究方向。支持向量机是统计学习理论的新内容，已广泛应用于模式识别、回归估计、概率密度函数估计等领域中。\n 本文研究内容与研究结果为:\n (1)简述了个人信用评估和支持向量机的研究进展，详细叙述了个人信用评估的常用方法，尤其重点介绍了支持向量机方法。\n (2)针对支持向量机核函数，研究了支持向量机核函数的性质和映射特点。定义了一种新的核函数，并在数据集Australian和数据集Germany上进行试验验证。试验结果表明:组合核函数支持向量机优于单一核函数支持向量机。\n (3)针对个人信用评估指标，提出了先用模糊聚类的方法对数据指标降维，再用支持向量机分类的方法。在两组数据集上试验，并和主成分指标降维的支持向量机及全部指标的支持向量机做比较。试验结果表明:指标降维后的支持向量机要优于全部指标支持向量机;在一定的参数和试验数据下，模糊聚类降维要优于主成分降维。

关键词：个人信用评估支持向量机组合核函数SVM 模糊聚类

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异态集成学习方法在个人信用评估中的应用

异态集成学习方法在个人信用评估中的应用

引用

作者：曹倩哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着中国经济的迅速发展和计算机信息技术在生物、经济等各个领域的广泛应用,社会各阶层居民对日常的消费信贷需求与日俱增。国内各大银行积极适应市场变化,这不仅要求银行能够针对各层客户扩展多种多样的特色信贷业务,更需要银行能够... 详细信息

随着中国经济的迅速发展和计算机信息技术在生物、经济等各个领域的广泛应用,社会各阶层居民对日常的消费信贷需求与日俱增。国内各大银行积极适应市场变化,这不仅要求银行能够针对各层客户扩展多种多样的特色信贷业务,更需要银行能够应用规范的系统评估方式在资金管理和风险调控中做到高效率、高收益和低风险。因此,建立一个系统高效并具有实际应用价值的信用评估模型可以很好的指导国内银行信贷业务的发展。本文针对个人信用评估问题,在阅读大量国内外文献的基础上,根据决策树、异态集成学习方法的原理,提出运用典型的Adaboost和Bagging异态学习法构建个人信用评估模型。首先从Adaboost的原理出发,在训练过程中反复增加各种单一分类器,通过逐层调节弱分类器对应的权重值训练总输出达到提前设定的最小误差率的强训练器。随后为了达到降低模型错分率,提高模型预测精度的作用,又对Bagging集成在均等处理无偏估计模型中产生噪音的全过程进行详细分析。最后利用银行个人信用数据训练异态集成学习模型,结果显示异态集成方法在准确率和稳健性上较单一REPTree方法均有优化,可以看出异态集成学习模型有效的综合了单一模型的优点,改善已有信用评估模型中遇到的“过拟合”和“局部最优”困境。基于Adaboost和Bagging方法建立的个人信用评估模能够降低银行信用评估中因违约误判而带来的资金损失,更利于模型实现预期的效果。

关键词：异态集成算法个人信用评估 Adaboost Bagging

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银行个人信用评估研究

银行个人信用评估研究

引用

作者：肖莉南京信息工程大学

学位级别：硕士

自从20世纪80年代个人住房贷款业务的出现,在不到二十年的时间里,我国信贷业务不断创新,个人信贷业务已经成为银行资产业务的重要组成部分。2004年6月26日,委员会正式通过国际清算银行在网上公布了巴塞尔新资本协议。目前世界各国都展... 详细信息

自从20世纪80年代个人住房贷款业务的出现,在不到二十年的时间里,我国信贷业务不断创新,个人信贷业务已经成为银行资产业务的重要组成部分。2004年6月26日,委员会正式通过国际清算银行在网上公布了巴塞尔新资本协议。目前世界各国都展开了巴塞尔新资本协议的实施行动,因此,巴塞尔新资本协议的实施也对我国个人信贷业务的管理,提出了更高的要求。我国目前还处于该领域的刚刚起步阶段,多以主观的专家判别法为主的传统个人信用评估方法以及不完备的数据存储等现实条件,使我国商业银行对巴塞尔新资本协议的实施,面临一定的困难。本文首先对我国的信用评级体系的现状进行分析,尤其对个人信用评级体系的巴塞尔新资本协议的实施提出了问题的所在;其次,结合巴塞尔新资本协议的要求与实施差距,以系统科学理论为指导思想,提出了建立合理完善的个人信用评估指标体系的指导思想,为个人信用评估体系的建立,创建良好的前提准备;再次,基于以上指导思想,文章提出了基于数据挖掘技术的粗糙集理论、聚类分析和Logistic回归统计的组合方法,对如何建立适合我国当前银行零售信贷业务的信用风险管理的个人信用评估模型体系,提出了创新性建议。最后,依据本文模型体系的建立过程以及当前学术研究理论,提出了我国个人信用评估体系的完善意见。论文立足系统科学、数据挖掘理论、统计方法,创建符合我国国情、有益于巴塞尔新资本协议实施的个人信用评估体系,促进银行个人信用管理体系的完善。

关键词：个人信用评估巴塞尔粗糙集聚类分析 Logistic回归

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结合深信度网络与随机森林的个人信用评估模型

结合深信度网络与随机森林的个人信用评估模型

引用

作者：都珂珂安徽工程大学

学位级别：硕士

如今,互联网、大数据、人工智能和实体经济间的发展早已相辅相成互为表里,建立起信息技术与金融经济协同发展的桥梁是培育我国经济增长的新抓手和新动力。在日常经济活动中,物质发展不断丰富,个人向往的美好生活的标准也不断提高,个人... 详细信息

如今,互联网、大数据、人工智能和实体经济间的发展早已相辅相成互为表里,建立起信息技术与金融经济协同发展的桥梁是培育我国经济增长的新抓手和新动力。在日常经济活动中,物质发展不断丰富,个人向往的美好生活的标准也不断提高,个人信贷业务的发展规模不断扩大,这使得该领域的工作难度不断增加。因此如何探索更科学更高效的信用风险评估方法成为了金融科技方向研究的热点之一。随着金融活动渗透到每个人的日常生活,海量的数据使得描述个人信用信息更全面的同时,为特征的学习带来很大的难度,同时,不同特征对信用评价的贡献度不同,因而如何更精准地学习影响信用好坏的决定性特征是研究的关键。在机器学习中,对人类神经系统与认知方式仿生的神经网络可以完成在海量数据中对局部的信息高效地综合,这使得特征提取的过程相对于传统方法有效减少了人主观性的影响。深信度网络作为基于受限玻尔兹曼机网络的深层网络,可以深度挖掘特征间关系。随机森林作为集成学习方法被广泛使用,能使得基分类器之间取长补短,同时可以有效避免单棵决策树常出现的过拟合情况的产生。于是,本文将深信度网络与随机森林进行结合对个人信用评估问题展开研究。论文的主要内容包括以下三个部分:构建了基于随机森林的个人信用评估模型。随机森林是一种常见的集成方法,在处理分类等问题上取得良好的效果。通过德国信用数据与中国X商业银行信用数据两数据集上的分类性能对比实验可以发现,利用随机森林方法对信用数据进行重要特征提取与异常值去除可以有效地提高模型的分类性能,在中国X商业银行信用数据上准确率达到了 98.23%,但是在德国信用数据上的分类性能有待提高。构建了基于深信度网络的个人信用评价体系。随着人工智能概念的兴起机器学习的发展方向以更像人类为标准进化。这使得机器学习仿效生物神经系统进行学习,成为了一种信息处理的潮流方式。本文利用深信度网络建立了个人信用评估指标体系。基于德国信用数据集,共提取出重要款项17条,归属于12类属性,涵盖了信用历史、现有的支票账户状态、贷款目的等重要属性;基于中国X银行信用数据集,共提取出重要款项15条,归属于9类属性,涵盖了信用历史、工龄、职业和住房等重要属性。构建了结合深信网络与随机森林的个人信用评估组合模型。考虑到深信度网络可以无监督全方位地学习信用特征,将深信度网络与随机森林相结合构建了个人信用评估的组合模型。通过与随机森林、基于关联规则的分类、分类决策树三种经典方法进行对比,无论在德国信用数据集还是中国商业银行数据集上,组合模型对于信用评估的准确性更佳。

关键词：个人信用评估随机森林受限玻尔兹曼机深信度网络组合模型

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网络借贷个人信用评估模型

网络借贷个人信用评估模型

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作者：邱景诚重庆大学

学位级别：硕士

网络借贷是在互联网金融浪潮中兴起的一种新型金融服务模式,通过第三方平台汇拢投资者的小额资金,并贷款给有资金需求的人,实现了投资者和资金需求者的双赢。该模式自2007年进入我国以来迅速发展,已成为我国互联网金融的重要组成部分。... 详细信息

网络借贷是在互联网金融浪潮中兴起的一种新型金融服务模式,通过第三方平台汇拢投资者的小额资金,并贷款给有资金需求的人,实现了投资者和资金需求者的双赢。该模式自2007年进入我国以来迅速发展,已成为我国互联网金融的重要组成部分。网络借贷在快速发展的同时也暴露出许多问题,尤其是无法有效控制信用风险使得贷款逾期率和坏账率过高,使大量采取无抵押无担保模式的网络借贷平台接连倒闭,因此急需一种适用于网络借贷行业的个人信用评估方法,以降低网络贷款的信用风险。“大数据”应用的兴起给网络借贷行业提供了新的解决方案,通过数据挖掘(Data Mining)技术对用户的各类数据进行深度挖掘,提取能直接或间接反映用户信用状况的特征,并利用模型客观评价用户的信用水平,帮助网贷平台控制贷款风险,减少违约损失。本文针对当前网络借贷行业面临的风险控制问题,将数据挖掘引入到个人信用评估中,利用随机森林(Random Forest)算法构建个人信用评估模型,预测网贷申请者是否存在违约倾向,为网贷平台提供贷款决策支持。为保证论文具有实际应用价值,本文以国内某规模较大的网贷平台最近三个月的借贷数据为样本进行实证分析。由于从网络上获取的数据质量难以保证,本文首先对原始数据进行预处理,包括连续型数值变量的标准化、属性变量的量化处理、对含有缺失值的样本进行插补。原始数据中违约样本和未违约样本数量的比例严重失衡,因此本文使用SMOTE算法平衡正负样本比例,并根据随机森林模型给出的特征重要性指标选择分类效果较强的特征,以提高数据挖掘的质量。建模过程中采用启发式方法选取模型的最优参数,利用混淆矩阵(Confusion Matrix)评价模型整体性能,通过ROC曲线选择最优分类阈值;最后根据随机森林模型预测的违约概率,对贷款申请者的信用水平进行评级,为网络借贷平台的贷款发放提供决策依据。

关键词：网络借贷个人信用评估大数据数据挖掘随机森林

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基于Logistic回归的神经网络模型在个人信用评估中的应用

基于Logistic回归的神经网络模型在个人信用评估中的应用

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作者：白金瑞内蒙古大学

学位级别：硕士

随着中国经济的快速发展,个人信贷消费(如买车、买房)也逐步成为个人消费的主要方式。个人信贷消费的快速增长要求商业银行具有较为完备的信用风险管理体系。但是缺乏科学的个人信用评估体系是目前中国商业银行信用风险管理中最严重的... 详细信息

随着中国经济的快速发展,个人信贷消费(如买车、买房)也逐步成为个人消费的主要方式。个人信贷消费的快速增长要求商业银行具有较为完备的信用风险管理体系。但是缺乏科学的个人信用评估体系是目前中国商业银行信用风险管理中最严重的问题之一。目前学术界虽然提出了包括数理统计、人工智能等多种信用评估模型而已有的信用评估模型之所以不能得以推广,主要原因是很多模型精确性得到提高的同时,稳健性不是很理想,模型的泛化能力也不是很强,要解决这些问题,仅仅改进模型还不够,指标的选择以及处理也是很重要的。本文在国内外学者研究的基础上,分析了单一模型和组合预测模型的原理和建模思想。文中主要是运用了两种单一模型的组合,其中一种是在统计学习理论中,分类精度比较理想的logistic回归模型；另一种是在智能算法中应用比较广泛且分类精度较高的BP神经网络模型。把二者运用组合模型的原理进行组合,通过真实数据样本对单一模型和组合模型的实证检验和对比,可以看出,组合模型比单一模型具有更好的分类性能。

关键词：个人信用评估 logistic回归 BP神经网络指标选取组合模型

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基于层次分析法的个人信用评估体系基础研究

基于层次分析法的个人信用评估体系基础研究

引用

作者：王向文武汉科技大学

学位级别：硕士

受其产品特性决定了信用卡是一项风险较高而且环节较复杂的业务。个人信用评估是遏制信用卡风险的第一步,我国由于尚处于信用卡产业成长初期,在信用卡个人信用评估方面相比国外来说经验不足,而且大量参照国外银行的评估技术,各个银行之... 详细信息

受其产品特性决定了信用卡是一项风险较高而且环节较复杂的业务。个人信用评估是遏制信用卡风险的第一步,我国由于尚处于信用卡产业成长初期,在信用卡个人信用评估方面相比国外来说经验不足,而且大量参照国外银行的评估技术,各个银行之间评估标准的不统一和过于刚性等都不利于信用卡业务的健康发展。对此,本文旨在通过尝试性采用专家模糊评判分析并合理将其运用于建立的个人信用评估模型之中。全文共分为五部分: 第一章为绪论,阐述了本文的研究背景,对国内信用卡业务和个人信用评估体系进行了总结和归纳,并在此基础上提出了本文的研究方法和研究内容。第二章过渡到信用卡和信用风险管理,介绍了信用卡和信用卡业务风险管理的概念及特征分类,为下一章铺垫做准备。第三章为个人信用评估综述,这是信用卡业务运作流程的起步,也是信用卡风险防范的基础保障。本章节主要介绍了个人信用评估的概念、分类以及意义,国内个人信用风险评估的现状和不足,以及美国个人信用评估的介绍和启示。第四章为模型架构和数据采集整理,本文将会结合专家问卷抽样获取的数据利用AHP建立评估模型并进行研究分析,之后用Expert Choice软件处理模型数据。第五章为结论与展望,对上一章得到的结论进行分析归纳,指出研究不足和未来的研究方向。

关键词：信用卡风险防范个人信用评估层次分析法

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基于模糊神经网络的我国个人信用评估方法研究

基于模糊神经网络的我国个人信用评估方法研究

引用

作者：陶立权哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

该文首先阐述了个人信用评估尤其是个人信用评估方法的发展和国内外研究的现状,接下来详细阐明了模糊关系、模糊推理、神经网络的原理,并在此基础上全面探讨了构建了模糊神经网络的理论框架和基本思路.然后,对国内外个人信用评估的分析... 详细信息

该文首先阐述了个人信用评估尤其是个人信用评估方法的发展和国内外研究的现状,接下来详细阐明了模糊关系、模糊推理、神经网络的原理,并在此基础上全面探讨了构建了模糊神经网络的理论框架和基本思路.然后,对国内外个人信用评估的分析内容进行了详细的分析和比较.最后,论文利用中国某商业银行个人消费信贷数据进行了实证分析,采用基于结构变量的方法,通过模糊神经网络建模预测,取得了对于好坏客户的分类准确率能达到86.67%的较为满意的结果.

关键词：模糊神经网络个人信用评估消费信贷

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BP神经网络研究及其在个人信用评估中的应用

BP神经网络研究及其在个人信用评估中的应用

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作者：张芝兰中南大学

学位级别：硕士

随着经济的飞速发展,信用消费浮出水面,住房按揭、汽车贷款、信用卡等个人消费贷款都亟待信用作保,因此个人信用评估对于商业银行控制信贷风险具有重要意义。人工神经网络作为一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统,其应... 详细信息

随着经济的飞速发展,信用消费浮出水面,住房按揭、汽车贷款、信用卡等个人消费贷款都亟待信用作保,因此个人信用评估对于商业银行控制信贷风险具有重要意义。人工神经网络作为一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统,其应用领域日益扩大,潜力日趋明显,在个人信用评估领域也有非常好的应用前景。本文主题是关于神经网络方法的研究及其在个人信用评估中的应用,研究中心是BP神经网络在个人信用评估中的创新应用。针对中心问题,主要做了下面两件事：一是采用了四种不同算法的BP神经网络方法建立模型,并进行了对比研究；二是为了提高BP神经网络的泛化能力,根据BP神经网络的特点提出加权平均BP神经网络模型。人们对BP神经网络的研究比较多,因此其实现算法也比较多。对不同的算法我们不能简单的评价孰优孰劣,而是应该针对不同问题找到一种最适合的方法。在本文中采用了四种训练方法,结果显示,对本文所采用的数据,trainbfg函数和trainlm函数建立的网络对样本的分类结果比由traingdx函数和traincgp函数建立的网络对样本的分类结果要稍胜一筹,尤其是在对测试样本的分类表现中。综合考虑各个方面,由trainlm训练函数建立的BP网络模拟结果相对而言比其他函数要好一些。为了提高BP神经网络的泛化能力,本文提出加权平均BP神经网络方法。这一方法主要基于两方面的考虑：一是要提高网络的泛化能力,就必须充分挖掘样本资料所包含的信息,减少噪声数据对网络的影响；二是BP神经网络在训练时有学习新样本遗忘旧样本的趋势。这一方法的思路是在总训练数据集中采用随机抽取的方式产生n个子训练数据集,然后在每个训练子集的基础上建立一个BP神经网络并将其应用于测试集,最后将n个网络的预测结果进行加权平均作为最后结果。结果显示,这一方法对提高BP神经网络的泛化能力的确是有帮助的。

关键词：个人信用评估人工神经网络 BP神经网络训练函数泛化能力

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基于类不平衡数据的个人信用评估方法研究

基于类不平衡数据的个人信用评估方法研究

引用

作者：运天鹤吉林大学

学位级别：硕士

在这个信息化的时代,互联网经济驱动了网络信贷行业的飞速发展,各种各样的网络信用消费产品进入我们的生活,比如蚂蚁花呗、京东白条等。这些信用消费产品操作简便、流程简单、收益高,促使更多的借款客户和投资者加入其中。因此,如何有... 详细信息

在这个信息化的时代,互联网经济驱动了网络信贷行业的飞速发展,各种各样的网络信用消费产品进入我们的生活,比如蚂蚁花呗、京东白条等。这些信用消费产品操作简便、流程简单、收益高,促使更多的借款客户和投资者加入其中。因此,如何有效的解决互联网信用消费行业中个人信用评估问题就成为了一个国内外热门的研究领域,其中,运用机器学习算法来构建个人信用风险评估模型是常见的解决此类问题的方法。但个人信贷数据不仅指标变量复杂,还存在类别不平衡的问题,传统模型在面对这种数据时分类效果差,使得预测结果并不理想。所以,面对数量庞大、指标复杂且类别不平衡的数据时,有效识别出违约客户有着重要的意义。基于此背景,本文回顾了国内外学者关于个人信用评估问题的研究成果,以提高类不平衡数据集的预测准确率为研究目标,使用“Lending Club”平台上2018年Q1的交易数据集进行实证研究,原始数据包含112个特征,107,864个样本,负样本占总样本数1.9%。首先对原始数据集进行数据清洗、数据转换和数据标准化;然后针对数据集指标复杂的问题,采用三种过滤式特征选择方法与相关性可视化相结合实现特征筛选,剔除冗余特征,降低数据集维度,提高模型的分类能力;之后针对数据类不平衡问题,使用SMOTE过采样方法增加7948个负样本,以平衡数据集;随后分别使用决策树、支持向量机、随机森林三种机器学习模型,并且创新性地提出了一种结合多种概率预测的逻辑回归模型来评估借款者的违约风险。通过对几种模型的对比分析,结果显示经过SMOTE过采样方法平衡后的数据,使用本文提出的混合模型的预测准确率和AUC值达到96.2%和97.1%,较传统基于决策树、基于支持向量机、基于随机森林的个人信用评估模型都有不同程度的提升,达到了本文的目标。通过研究发现,本文提出的混合特征选择方法降低了特征间的相关性和算法的空间复杂度,提高了算法运行效率;对比与传统机器学习模型对类不平衡数据集的分类能力,本文使用SMOTE过采样方法处理后的平衡数据集在结合多种概率预测的逻辑回归模型上不仅分类能力优秀,模型对数据集的拟合能力也更好,而且具有更高的预测准确率,进一步提升了面对类不平衡数据集时模型的稳定性和泛化能力。

关键词：个人信用评估类不平衡问题特征选择机器学习

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