發(fā)布時間：2021-08-11 22:31

　　中小企業(yè)貸款是國民經(jīng)濟(jì)活動的重要組成部分,在推動技術(shù)創(chuàng)新、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和增加民眾就業(yè)等方面有著不可忽視的作用.但是現(xiàn)有的商業(yè)銀行授信評估標(biāo)準(zhǔn)主要是為大型企業(yè)設(shè)計的,很難匹配中小企業(yè)的融資需求.因此,為了滿足商業(yè)銀行的信貸標(biāo)準(zhǔn),很多中小企業(yè)通過相互擔(dān)保的方式來獲得融資貸款.當(dāng)越來越多的企業(yè)參與進(jìn)來時,它們之間就形成了結(jié)構(gòu)復(fù)雜的擔(dān)保網(wǎng)絡(luò).這對國家金融安全來說是一把雙刃劍.一方面,擔(dān)保貸款有助于企業(yè)迅速籌集基金,加速發(fā)展;另一方面,在錯綜復(fù)雜的擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)中,個體的信貸風(fēng)險更容易導(dǎo)致系統(tǒng)性、行業(yè)性的違約發(fā)生.當(dāng)前針對中小企業(yè)信貸風(fēng)險的研究仍然停留在個體風(fēng)險評估方面,缺少從總體擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)的視角進(jìn)行綜合評價.因此,本文提出了大數(shù)據(jù)場景下的擔(dān)保信貸風(fēng)險評估方法,其中包括信貸風(fēng)險傳播和預(yù)測的概率圖模型、處理不均衡樣本的正加權(quán)k近鄰方法、設(shè)計了其在海量數(shù)據(jù)情況下的分布式算法框架并且在Spark框架中進(jìn)行了開發(fā)和實(shí)現(xiàn).最后在真實(shí)的金融擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上驗證本文提出的方法的有效性,結(jié)果表明本文提出的方法在信貸違約預(yù)測任務(wù)中明顯優(yōu)于其他對比方法,在傳播階數(shù)為4的時候最為明顯.在大數(shù)據(jù)平臺上的性能實(shí)驗結(jié)果表明:本文設(shè)... 

【文章來源】：計算機(jī)學(xué)報. 2020,43(04)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：15 頁

【部分圖文】：

擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險擴(kuò)散路徑圖

圖2展示了本文使用的滑動窗口進(jìn)行時間預(yù)測的流程.我們以季度為單位對訓(xùn)練窗口、觀察窗口、預(yù)測窗口和評估窗口進(jìn)行分割.如圖2中所示，我們使用2013年第一季度中的信貸記錄作為訓(xùn)練窗口進(jìn)行特征提取，使用2013年第二度的違約情況作為模型訓(xùn)練的標(biāo)簽.隨后，在第二季度的信貸記錄中提取用戶特征，使用上面訓(xùn)練出來的模型對第二季度的特征進(jìn)行預(yù)測，即可以獲得用戶在第三季度的違約概率的預(yù)測結(jié)果.最后將上述流程以時間窗口ω（月）為單位，依次滑動對模型進(jìn)行訓(xùn)練和對未來的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測.3.3 信貸違約建模

因此，在本文中，改進(jìn)的kNN算法（p‐wkNN）通過使用前k個少數(shù)類的正樣本作為算法距離判斷的依據(jù)，則可以更加精確地估計樣本的概率.圖3給出了一個典型的例子：圖中圓環(huán)虛線的中心點(diǎn)代表目標(biāo)樣本，0代表負(fù)樣本（多數(shù)類，標(biāo)簽值為0),1代表正樣本（少數(shù)類，標(biāo)簽值為1）.在正負(fù)樣本極度不均衡的情況下，圖3(a）中的目標(biāo)樣本是正樣本的概率要遠(yuǎn)高于圖3(b）.當(dāng)我們設(shè)置k為3時，經(jīng)典kNN的方法計算出來的結(jié)果是a圖和b圖中的目標(biāo)樣本概率都為0，這樣的結(jié)果顯然和我們對于貸款違約預(yù)測算法的要求不符.而在本文改進(jìn)的p‐wkNN中，圖3(a）中的目標(biāo)樣本估計概率為0.5，圖3(b）中的預(yù)測概率為0.15.由此可見，在樣本不均衡時，p‐wkNN能夠有效提升少數(shù)類的正樣本被正確預(yù)測的概率，同時不會因負(fù)樣本較多的情況產(chǎn)生不利的影響.綜上，P-wkNN算法的詳細(xì)步驟總結(jié)如下：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3337016