發(fā)布時(shí)間：2021-07-11 15:18

　　隨著我國(guó)信貸業(yè)務(wù)的逐年增加,金融機(jī)構(gòu)和地方經(jīng)濟(jì)得以蓬勃發(fā)展,但也伴隨著信用風(fēng)險(xiǎn)的不斷增長(zhǎng)。為了有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),減少客戶誤判導(dǎo)致的銀行虧損,我們需要探討更優(yōu)的方法來對(duì)個(gè)人信用進(jìn)行評(píng)估。本文選取Lending Club公司2018年的貸款數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù),結(jié)合國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)和信用評(píng)估構(gòu)建準(zhǔn)則,建立指標(biāo)體系并據(jù)此確定了50個(gè)變量。研究?jī)?nèi)容主要包括兩方面:第一,針對(duì)指標(biāo)體系中特征選取的問題,本文創(chuàng)新性的將主成分分析法和Relief F法相結(jié)合,用于個(gè)人信用評(píng)估的特征降維問題,既解決了變量的信息冗余,又考慮了每個(gè)特征對(duì)類標(biāo)簽的識(shí)別能力,有效提高模型的分類精度。運(yùn)用PCA-Relief F法將變量維度降至20,在一定程度上降低了模型的復(fù)雜度。第二,針對(duì)信用評(píng)估數(shù)據(jù)的不平衡問題,本文創(chuàng)新性的對(duì)經(jīng)典的SMOTE算法進(jìn)行改進(jìn),提出新的過采樣算法,本文稱之為MS-SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique in Multiple Situation）。該算法用核距離替代歐幾里得距離,使線性插值更加合理,并根據(jù)少數(shù)類樣本的分布情況,采用不同的插值規(guī)則,合成新的少... 

【文章來源】：上海師范大學(xué)上海市

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

SMOTE算法合成樣本示意圖

履約記錄和違約記錄的占比

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第5章實(shí)證分析31*xx（5-1）其中：μ為均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差。5.3特征的選擇在對(duì)特征進(jìn)行選擇之前，我們需要對(duì)選取的50個(gè)變量的基本情況進(jìn)行一些統(tǒng)計(jì)分析：（1）變量的分布情況：對(duì)50個(gè)解釋變量中的進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。在38個(gè)度量變量中，有25個(gè)變量是左偏的，2個(gè)變量是右偏的，由于主成分分析不要求變量必須服從正態(tài)分布，因此不需要對(duì)它們的分布進(jìn)行變換，下圖5-4展示了部分度量變量的分布情況。在12個(gè)屬性變量中，類別的頻率分布也呈現(xiàn)出不均衡的特點(diǎn)，下圖5-5展示了部分屬性變量的頻率分布情況。圖5-4度量變量的分布情況展示

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3278345