在2019年我國推行了進(jìn)一步落實全面取消二手車限遷的政策,這無疑給迅速發(fā)展的二手車行業(yè)又帶來了新的增長點。隨著二手車市場規(guī)模的擴大,對汽車金融貸款的風(fēng)險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)的評分卡模式的審批模型已經(jīng)不能滿足新場景下的風(fēng)險控制要求。因此建立一個能夠快速迭代的貸前審批風(fēng)險控制模型,對互聯(lián)網(wǎng)汽車金融行業(yè)有著很重要的現(xiàn)實意義。為了解決現(xiàn)有的評分卡模型迭代成本過高的問題,本文與A互聯(lián)網(wǎng)汽車銷售公司合作,基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計并實現(xiàn)了可以應(yīng)用于二手車行業(yè)的貸前審批風(fēng)險控制模型。本文的主要研究內(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)的缺失問題及數(shù)據(jù)的非平衡性問題。針對數(shù)據(jù)缺失問題,采用線性函數(shù)歸一化的方法來對數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除或增補。針對數(shù)據(jù)非平衡性問題,利用Border-line SMOTE算法來生成采樣器,對修復(fù)缺失值后的數(shù)據(jù)重新采樣,在數(shù)據(jù)層面修復(fù)非平衡問題。在深入了解各種機器學(xué)習(xí)及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點后,本文基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建了一個綜合性能較... 

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

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：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
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本文編號：3076936