【摘要】：伴隨著網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的興起和繁榮,形形色色的欺詐事件在不斷增加,甚至還形成了專門的黑色產(chǎn)業(yè)鏈,欺詐成了網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)難以規(guī)避的隱痛。網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力是決定其是否能長(zhǎng)期運(yùn)行和健康發(fā)展的一個(gè)重要因素,是否能有效控制欺詐風(fēng)險(xiǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)能否長(zhǎng)期運(yùn)行和健康發(fā)展更是起到至關(guān)重要的作用。為了豐富網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的反欺詐手段,本文借鑒前人經(jīng)驗(yàn),提出了GBDTLogistic regression組合模型欺詐評(píng)分卡的理論并進(jìn)行了實(shí)證分析,建立GBDTLogistic regression組合模型欺詐評(píng)分卡的具體步驟為:將多個(gè)原始變量作為GBDT模型的輸入自變量,將是否欺詐作為GBDT模型的因變量,對(duì)GBDT模型進(jìn)行參數(shù)選擇和調(diào)優(yōu),然后通過(guò)調(diào)優(yōu)后的GBDT模型生成欺詐概率,將其生成的欺詐概率進(jìn)行WoE轉(zhuǎn)換之后作為自變量與挑選的其余原始自變量一起經(jīng)過(guò)因子分析轉(zhuǎn)換生成因子得分,將因子得分作為L(zhǎng)ogistic regression模型的自變量輸入,得到Logistic regression結(jié)果,然后再根據(jù)Logistic regression系數(shù)和因子分析結(jié)果將因子項(xiàng)還原成輸入變量的方程,最后根據(jù)評(píng)分公式生成評(píng)分卡。本文分別對(duì)Logistic regression欺詐評(píng)分卡、GBDT模型、GBDT-Logistic regression組合模型欺詐評(píng)分卡進(jìn)行了實(shí)證分析,并對(duì)這三種模型的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,對(duì)比結(jié)果表明,GBDT-Logistic regression組合模型欺詐評(píng)分卡比GBDT模型更穩(wěn)定、更具可解釋性;且GBDT-Logistic regression組合模型欺詐評(píng)分卡比Logistic regression欺詐評(píng)分卡區(qū)分能力和排序能力更強(qiáng)。
【圖文】：

接著就是實(shí)證分析，，此部分詳細(xì)闡述了建立 Logisticregression 欺詐評(píng)分卡、GBDT 模型、GBDT-Logistic regression 組合模型欺詐評(píng)分卡的過(guò)程，并對(duì)三個(gè)模型的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比和評(píng)估，生成 GBDT-Logistic regression 組合模型欺詐評(píng)分卡的具體步驟主要有：(1)業(yè)務(wù)訪談及數(shù)據(jù)調(diào)研；(2)好壞客戶定義； (3)生成寬表；(4)建模樣本分類；(5)篩選變量；(6)GBDT 模型開(kāi)發(fā)及訓(xùn)練；(7)將 GBD模型生成的欺詐概率及原始變量進(jìn)行 WoE 轉(zhuǎn)換；(8)因子分析；(9)Logistiregression 模型開(kāi)發(fā)及訓(xùn)練；(10)將因子項(xiàng)還原成欺詐概率及原始變量方程；(11生成欺詐評(píng)分卡，為每一個(gè)借款客戶生成一個(gè)欺詐分，并對(duì)生成的欺詐評(píng)分卡的效果進(jìn)行評(píng)估。最后是結(jié)論和展望，主要描述本文的結(jié)論、本文研究的局限性及未來(lái)的研究方向。論文結(jié)構(gòu)如圖 1.1 所示。引言 研究背景及研究意義、論文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)文獻(xiàn)綜述國(guó)內(nèi)外反欺詐手段研究

圖 3.1 sigmoid 函數(shù)tic 函數(shù)最早是 Verhulst 為了研究人口增長(zhǎng)而定義的，1978 年，對(duì)人口不控制的話，人口的增長(zhǎng)會(huì)呈現(xiàn)幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)，而 4老師認(rèn)為人口不可能無(wú)止盡的增長(zhǎng)，于是讓 Verhulst 去研究Verhulst 在 1983 年到 1947 年之間，發(fā)表了多篇研究人口增長(zhǎng) 1945 年的一篇論文中，定義了 logistic 函數(shù)曲線來(lái)描述人口始人口呈指數(shù)增長(zhǎng)，隨著時(shí)間的流逝，人口增長(zhǎng)趨勢(shì)變緩，到飽和停止增長(zhǎng)。 3.1 所示，logistic 函數(shù)有如下性質(zhì)：(1)單調(diào)性;(2)有界性；(導(dǎo)性，導(dǎo)數(shù)公式如下： ( ) = ( )( ( )) logistic 函數(shù)的上述性質(zhì)，我們將這個(gè)函數(shù)應(yīng)用到線性回歸的如( 3.9 ),( 3.10 )式所示： ￡ ¨(P) = ∑ ( )
【學(xué)位授予單位】：對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F724.6;F832.4

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本文編號(hào)：2595306