在2019年我國(guó)推行了進(jìn)一步落實(shí)全面取消二手車限遷的政策,這無(wú)疑給迅速發(fā)展的二手車行業(yè)又帶來(lái)了新的增長(zhǎng)點(diǎn)。隨著二手車市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大,對(duì)汽車金融貸款的風(fēng)險(xiǎn)控制能力又提出了新的要求。而互聯(lián)網(wǎng)汽車廠商的金融服務(wù)本身就有著低于傳統(tǒng)金融的準(zhǔn)入門檻以及較快的貸款審批效率,采用傳統(tǒng)的評(píng)分卡模式的審批模型已經(jīng)不能滿足新場(chǎng)景下的風(fēng)險(xiǎn)控制要求。因此建立一個(gè)能夠快速迭代的貸前審批風(fēng)險(xiǎn)控制模型,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)汽車金融行業(yè)有著很重要的現(xiàn)實(shí)意義。為了解決現(xiàn)有的評(píng)分卡模型迭代成本過(guò)高的問(wèn)題,本文與A互聯(lián)網(wǎng)汽車銷售公司合作,基于長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了可以應(yīng)用于二手車行業(yè)的貸前審批風(fēng)險(xiǎn)控制模型。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括金融內(nèi)外部數(shù)據(jù)的預(yù)處理及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)兩部分。金融數(shù)據(jù)預(yù)處理主要為了解決數(shù)據(jù)的缺失問(wèn)題及數(shù)據(jù)的非平衡性問(wèn)題。針對(duì)數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題,采用線性函數(shù)歸一化的方法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除或增補(bǔ)。針對(duì)數(shù)據(jù)非平衡性問(wèn)題,利用Border-line SMOTE算法來(lái)生成采樣器,對(duì)修復(fù)缺失值后的數(shù)據(jù)重新采樣,在數(shù)據(jù)層面修復(fù)非平衡問(wèn)題。在深入了解各種機(jī)器學(xué)習(xí)及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)后,本文基于長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建了一個(gè)綜合性能較... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元結(jié)構(gòu)[20]

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖[20]

Sigmoid函數(shù)曲線圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]汽車行業(yè)2019年12月數(shù)據(jù)二手車[J].   汽車縱橫. 2020(03)
[2]二手車金融：難啃的骨頭、易解的局[J]. 薛洪言.  中國(guó)商人. 2019(11)
[3]基于堆棧降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法[J]. 楊德杰,章寧,袁戟,白璐.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2019(10)
[4]我國(guó)將進(jìn)一步落實(shí)全面取消二手車限遷政策[J].   汽車維修與保養(yǎng). 2019(03)
[5]2018年全國(guó)二手車市場(chǎng)分析[J].   汽車與配件. 2019(04)
[6]LSTM Based Reserve Prediction for Bank Outlets[J]. Yu Liu,Shuting Dong,Mingming Lu,Jianxin Wang.  Tsinghua Science and Technology. 2019(01)
[7]基于PCA-BPNN的互聯(lián)網(wǎng)公司信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型[J]. 趙囡,趙哲耘.  上海經(jīng)濟(jì). 2018(03)
[8]深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及應(yīng)用[J]. 劉念,王楓.  科技資訊. 2017(27)
[9]基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Logistic模型的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警[J]. 方匡南,范新妍,馬雙鴿.  統(tǒng)計(jì)研究. 2016(04)
[10]基于改進(jìn)SMOTE的小額貸款公司客戶信用風(fēng)險(xiǎn)非均衡SVM分類[J]. 衣柏衡,朱建軍,李杰.  中國(guó)管理科學(xué). 2016(03)



本文編號(hào)：3076936