基于多源數(shù)據(jù)的貸后風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)學(xué)習(xí)與預(yù)測.pdf

1、信貸業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行的主要利潤來源，貸后風(fēng)險(xiǎn)管理主要由省級(jí)和各地市級(jí)分行承擔(dān)，現(xiàn)有貸后風(fēng)險(xiǎn)檢測主要依據(jù)總行下發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、信貸客戶的財(cái)務(wù)信息、客戶交易等信息，缺少分析信貸客戶所在的行業(yè)信息等外部數(shù)據(jù)對風(fēng)險(xiǎn)的影響，而這些因素會(huì)影響用戶的資金償還能力。其次，貸后風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和評(píng)估具有一定滯后性?，F(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)多是選擇同比波動(dòng)檢測，指標(biāo)出現(xiàn)異常時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)發(fā)生，帶來的損失往往很難挽回，同時(shí)對于貸后管理周期的不同階段處理方式單一，沒有體現(xiàn)不同階段的

2、貸后風(fēng)險(xiǎn)差異。因此，融合更多貸后風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行過程化更新和實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)、優(yōu)化貸后風(fēng)險(xiǎn)管理流程具有重要意義。
　　針對貸后風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)行指標(biāo)不能反映信貸客戶的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)問題，提出了融合多源數(shù)據(jù)的貸后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架。結(jié)合銀行現(xiàn)有指標(biāo)數(shù)據(jù)，信貸客戶原始數(shù)據(jù)，以及外部的行業(yè)和地區(qū)數(shù)據(jù)，利用多源數(shù)據(jù)對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行學(xué)習(xí);提出了概率包裹式特征選擇方法，對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行集成特征分析。通過計(jì)算外部行業(yè)和地區(qū)數(shù)據(jù)的相似度，劃分相似行業(yè)和地區(qū)。選用兩個(gè)信

3、貸數(shù)據(jù)集分析驗(yàn)證特征提取的有效性，增加外部數(shù)據(jù)和補(bǔ)充內(nèi)部數(shù)據(jù)，并根據(jù)外部行業(yè)和地區(qū)數(shù)據(jù)的相似度篩選可疑數(shù)據(jù)，提高了預(yù)測準(zhǔn)確率。
　　針對貸后風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的滯后性，使用基于時(shí)間窗口的動(dòng)態(tài)模型，對貸款的生命周期進(jìn)行建模，動(dòng)態(tài)選取處于不同信貸階段的相關(guān)數(shù)據(jù)，依據(jù)分類誤差學(xué)習(xí)不同時(shí)間窗口在信貸風(fēng)險(xiǎn)分析過程中的權(quán)重。針對實(shí)際數(shù)據(jù)集，通過與其他風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法對比，驗(yàn)證時(shí)間窗口動(dòng)態(tài)模型的有效性。
　　針對信貸數(shù)據(jù)樣本的不平衡性問題，即不良貸款的