【摘要】：在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術發(fā)展的背景下,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)在我國已有了十多年的發(fā)展歷程。網(wǎng)貸行業(yè)身為互金行業(yè)的子類,在2007年引入中國以來經過了迅速發(fā)展、政策監(jiān)管、行業(yè)洗牌等階段,并逐步趨穩(wěn)。由于目前我國的征信體系仍不完善,在面對互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)時如何對個人信用狀況進行準確的評估,有效控制信用違約風險一直以來都是行業(yè)內關注的重點問題。在當前嚴格的行業(yè)政策背景下,建立更為完善的網(wǎng)貸風控體系,對推動行業(yè)良性發(fā)展和科技金融改革創(chuàng)新都具有十分重要的意義。本文基于機器學習算法準確性高和線性模型可解釋性強的特點,將微軟亞洲研究院在2016年開源的高效算法LightGBM和Logistic回歸模型進行結合:首先對所有變量計算IV值(Information Value)并篩選出區(qū)分能力較好的變量構建Logistic回歸模型,再將剩余未入?yún)⒆兞客ㄟ^LightGBM算法建模,并將該算法所得到的結果作為解釋變量加入到原有的Logistic回歸模型中,構建了 LightGBM-Logistic回歸模型。在實證過程中,首先基于國內某網(wǎng)貸平臺的真實交易數(shù)據(jù)進行驗證,發(fā)現(xiàn)LightGBM-Logistic回歸模型在預測精度上優(yōu)于結合前的Logistic回歸模型。隨后將模型應用于LendingClub 2007年第一季度至2017年第二季度的數(shù)據(jù)集中,實驗表明LightGBM-Logistic回歸模型在結果上具有更強的可解釋性。面對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)覆蓋面廣、稀疏性強、單變量解釋能力較弱等特點,準確且高效地從數(shù)據(jù)中挖據(jù)出與自身業(yè)務相關的價值成為關鍵。本文在網(wǎng)貸個人信用風險領域對此進行了有益的嘗試。
【學位授予單位】：浙江工商大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F832.4;F724.6
【圖文】：

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按層分裂的決策樹生長策略

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7 王申s

本文編號：2737773