基于差異性度量的多分類器融合個(gè)人信用評(píng)估研究.pdf

1、隨著我國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的要求進(jìn)一步加強(qiáng)，個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)中的個(gè)人信用評(píng)估體系不斷優(yōu)化提升以保證商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理更高的要求。在理論上各種單一模型不斷被優(yōu)化，無論是從數(shù)據(jù)集的收集、最優(yōu)特征提取還是從單一模型的頂層設(shè)計(jì)不斷的完善，都已經(jīng)到達(dá)了一定的高度，尤其是在大數(shù)據(jù)的呼聲越來越高的背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)日益成熟，個(gè)人信用評(píng)估問題也逐步成為其中的一類十分具體的要求解決的實(shí)際問題，并且從大量的技術(shù)中選擇恰當(dāng)?shù)睦碚搧砬泻蟼€(gè)人信用評(píng)估問題的實(shí)際核心

2、點(diǎn)成為日益迫切需要解決的問題，雖然大量的個(gè)人信用評(píng)估模型被構(gòu)建，但其中能夠?qū)崿F(xiàn)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的模型仍未被發(fā)現(xiàn)，尤其是理論上的模型如何能夠應(yīng)用于實(shí)際仍是一大問題。隨著單一模型的不斷優(yōu)化準(zhǔn)確率不斷提升及多分類器融合系統(tǒng)的發(fā)展，本研究在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了更進(jìn)一步的研究以期能夠?qū)崿F(xiàn)評(píng)估模型準(zhǔn)確率和穩(wěn)健性的進(jìn)一步提升。
　　本研究對(duì)基于差異性度量多分類器融合的個(gè)人信用評(píng)估問題進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，本研究是在個(gè)人信用評(píng)估單一的模型數(shù)量規(guī)模不斷增大，且單一模

3、型不斷優(yōu)化的基礎(chǔ)上進(jìn)行，同時(shí)，也伴隨著多分類器融合問題逐步趨于成熟的背景而開展，基于這兩點(diǎn)趨勢(shì)發(fā)展，本文提出了基于差異性度量進(jìn)行多分類器融合以提高個(gè)人信用評(píng)估模型的準(zhǔn)確率和穩(wěn)健性，規(guī)避商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理當(dāng)中個(gè)人信貸違約給銀行帶來的損失。本研究首先對(duì)差異性度量證據(jù)理論融合的個(gè)人信用評(píng)估模型進(jìn)行設(shè)計(jì)，從證據(jù)理論融合模型構(gòu)建，差異性度量方法討論及具體思路分析幾個(gè)方面進(jìn)行研究；其次，本文根據(jù)前文思路進(jìn)行了基于差異性度量的單一分類器的證據(jù)理論融合，

4、構(gòu)建了5種具有代表性的單一個(gè)人信用模型并利用4種差異性度量方法以對(duì)模型之間的互補(bǔ)性進(jìn)行考察，選取其中差異性最大的組合進(jìn)行證據(jù)理論融合，由結(jié)果看出，未全部發(fā)揮出雙方模型的優(yōu)勢(shì)，之后本研究利用準(zhǔn)確率和穩(wěn)健性對(duì)差異性度量的證據(jù)理論融合模型做進(jìn)一步優(yōu)化，結(jié)果表明這種綜合的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了模型準(zhǔn)確率和穩(wěn)健性的提升；再次，為實(shí)現(xiàn)單一模型的優(yōu)化并排除樣本結(jié)構(gòu)對(duì)于準(zhǔn)確率和差異性之間相關(guān)關(guān)系問題的考察，本文構(gòu)建了基于集成的個(gè)人信用評(píng)估模型，并對(duì)集成模型進(jìn)行了差