【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展,金融與互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)系越來越緊密,全球的信貸模式也隨之產(chǎn)生了極大的變化,由傳統(tǒng)的金融機構(gòu)產(chǎn)生信貸向互聯(lián)網(wǎng)金融信貸發(fā)展,同時信貸平臺對信用風險控制的要求也越來越高。因此通過建立信用風險分類模型對客戶信用違約情況進行分類預測,對于P2P借貸平臺和投資人來說至關(guān)重要。本文首先介紹了P2P網(wǎng)貸信用風險的相關(guān)發(fā)展研究,對可用來進行信用風險評估的分類模型理論進行了闡述,選擇Logistic回歸、支持向量機兩個單模型和隨機森林、XGBoost兩個集成模型對客戶信用風險進行分類和預測。其次在實證階段,本文對國外著名P2P借貸平臺Lending Club的個人信貸數(shù)據(jù)進行分析研究,對該平臺的信貸數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗,使用Lasso算法對清洗過后的數(shù)據(jù)進行特征篩選,利用欠采樣方法對數(shù)據(jù)的不平衡性進行處理。隨后建立Logistic回歸、支持向量機、隨機森林、XGBoost四個分類預測對比模型。最后本文使用模型召回率、準確率、ROC曲線等相關(guān)驗證指標對模型進行對比,結(jié)果表明,相比于單模型來說,集成模型的預測效果更好,其中XGBoost模型的表現(xiàn)最佳。本文將Lasso算法和XGBoost模型相結(jié)合,提出一種新的信用風險分類模型:Lasso-XGBoost。Lasso-XGBoost組合模型更加適用于信用風險評估,該模型可顯著提高風險分類預測精度。
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F832.4;F724.6
【圖文】：

數(shù)據(jù)缺失值檢驗

第四章 實證分析4.1 Lasso 變量選擇由于數(shù)據(jù)集中變量個數(shù)較多，如果未經(jīng)過篩選建模會增加模型的復雜時也延長模型的訓練時間，這樣建立的模型既復雜也不經(jīng)濟，不符合現(xiàn)實因此本文在建模之前進行變量篩選，使用 Lasso 算法進行降維，選擇變量因為數(shù)據(jù)集中有些數(shù)據(jù)較大，有些數(shù)據(jù)較小，為避免大數(shù)吃小數(shù)、不影響結(jié)果等情形的出現(xiàn)，在進行變量選擇之前本文對連續(xù)型數(shù)據(jù)進行標理。R 語言有一個著名的廣義線性模型彈性網(wǎng) glmnet 包，可以用來處理歸、Logistic 回歸等多種回歸模型，是一種有效的變量選擇的方法。本文語言進行 Lasso 回歸，回歸路徑如圖 4-1 所示，該圖展示了 Lasso 系數(shù)選的過程，圖中頂部數(shù)字表示非零系數(shù)的個數(shù)，即所選擇出的變量個數(shù)。從看出被選擇出的變量遠離坐標抽，未選出的變量靠近坐標抽，起到了壓縮降維的作用。

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本文編號：2742977