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文檔簡介
1、近年來,隨著經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,中國商業(yè)銀行的不良貸款率也隨之上升,這直接影響了社會生活的各個方面,因此急需控制個人信用風(fēng)險。對于傳統(tǒng)的人工信用評審,耗時耗力,并且正確率較低。近些年,數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展,通過對國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于商業(yè)銀行信用評估研究的細(xì)致解讀,得出大多數(shù)評估模型在變量選擇方面具有較大的主觀性,性能評估指標(biāo)具有片面性,缺少對違約客戶識別準(zhǔn)確率的重視。基于此,構(gòu)建高穩(wěn)定性、高正確率的信用評估模型勢在必行。
本文根據(jù)
2、現(xiàn)有研究,借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),將從特征變量選擇和違約預(yù)測模型構(gòu)建兩方面入手,構(gòu)建較為穩(wěn)定的、對違約客戶識別率較高的個人信用評估模型。本文以2016年CDA杯大賽數(shù)據(jù)為實證分析數(shù)據(jù),采用Earth Mover's Distance(EMD)方法進(jìn)行特征變量的選擇,在決策樹模型的基礎(chǔ)上考慮兩類錯誤給商業(yè)銀行造成損失的不同,構(gòu)建了基于代價矩陣的決策樹模型。通過與Logistic回歸、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對比,基于F2-scor
3、e指標(biāo),來驗證本文所提出的模型在識別違約客戶方面的有效性。
在變量選擇方面,與T檢驗和Ⅳ值比較,EMD變量選擇方法具有最高的準(zhǔn)確度和F2-score。與4個傳統(tǒng)的違約模型相比,本文所提出的模型也具有最高的F2-score,其次是隨機(jī)森林模型。在代價矩陣決策樹模型中有9%的貸款違約者被錯判,而隨機(jī)森林模型中有23%的貸款違約者被錯判。在幾個模型中,代價矩陣決策樹模型也具有最短的建模時間。代價矩陣決策樹模型在確保正確率的基礎(chǔ)上,確
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