论文摘要
个人消费信贷的发展,不仅有利于引导个人有计划的消费,还可以促进国民经济健康、稳定、持续的发展,但目前我国管理个人消费信贷的相关法律法规并不健全,因此,该领域将面临方方面面的信贷风险。如何在促进个人消费信贷发展的同时有效管理其带来的风险,是消费信贷业及相关主体面临的关键问题。通常的做法是对个人信用进行科学合理的预测评估。对个人信用进行科学合理的预测评估对并在此基础上开展个性化的金融服务,是理论和实务界面临的关键问题,也具有重要的研究价值。本研究拟以现代风险控制理论为基础,某银行的个人消费信贷行为数据集为研究对象,特征工程、神经网络、随机森林、梯度提升树等机器学习算法、组合模型为技术方法,探索科学合理的个人信用评估方法,进而为消费信贷业及相关主体进行决策提供科学的依据。研究表明,特征工程和组合模型的使用,不仅能够克服传统逻辑回归模型的缺陷,还可以在一定程度上提高模型的预测精度及其性能。本研究的主要内容包括:第一章为绪论部分,主要介绍了研究的背景和意义、国内外研究现状、本文的研究方法、思路及内容;第二章阐述了特征工程的步骤和相关原理;第三章介绍了逻辑回归模型、GBDT模型、随机森林模型、神经网络模型的基本理论、组合模型的基本思想和方法以及模型的评价与对比分析的常用指标;第四章为研究的主体部分。该部分首先将某银行个人消费信贷行为数据集的原始特征进行特征工程处理,选取出影响个人信用风险的21个特征;然后将数据集按7:3比例分为训练数据集和测试数据集,并在训练数据集上将经典的逻辑回归模型与神经网络、随机森林、GBDT结合起来,建立基于逻辑回归的组合预测模型及单一的逻辑回归模型,最后通过KS和AR两个模型评估指标对以上四个模型进行评价,在比较分析的基础上,探索表达该数据集的最优模型,对个人的违约概率进行预测,进而对个人信用风险进行评估。研究结果表明,四种模型都具有良好的预测能力和风险区分度,并且基于研究数据集建立的GBDT-逻辑回归组合模型无论是从区分度还是预测能力方面都优于其他模型;第五章总结全文的基础上,提出了研究中存在的不足以及今后需要改进的问题和方向。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 郭春桃
导师: 卢志义
关键词: 特征工程,信用评估,逻辑回归组合模型,神经网络逻辑回归组合模型,随机森林逻辑回归组合模型
来源: 天津商业大学
年度: 2019
分类: 基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融
单位: 天津商业大学
分类号: F832.479;F224
总页数: 59
文件大小: 2988K
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标签：特征工程论文; 信用评估论文; 逻辑回归组合模型论文; 神经网络逻辑回归组合模型论文; 随机森林逻辑回归组合模型论文;