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基于機器學習的信用風險控制研究

基于機器學習的信用風險控制研究

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”概念的普及,我國互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)迅速發(fā)展,個人信貸業(yè)務市場份額也快速增長,使得業(yè)務數(shù)據(jù)變得復雜多樣。傳統(tǒng)的信貸風控大多是模型驅(qū)動的策略,已經(jīng)不能夠滿足違約風險預測的需求,導致各類違約事件頻發(fā),給機構帶來較大的損失。因此,需要引入機器學習算法,來完善信貸風控機制,促進信貸業(yè)務市場健康、可持續(xù)發(fā)展。本文采用機器學習算法針對信貸風控場景中的兩個問題進行解決。第一,在新的信貸產(chǎn)品投放初期,由于沒有業(yè)務積累,僅有少量標記數(shù)據(jù)和大量無標記數(shù)據(jù),因此不能建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的有監(jiān)督信貸風控模型;第二,在信貸產(chǎn)品投放一段時間后,積累到了一定量的數(shù)據(jù),大多數(shù)機構會采用邏輯回歸(Logistics Regression,LR)來實現(xiàn)信貸風控建模,LR模型簡單且易于實現(xiàn)、訓練速度快,但是這種模型屬于線性模型,學習能力有限,不能學習到特征間的非線性關系,需要信貸業(yè)務經(jīng)驗豐富的風控工程師做人工特征組合,因此需要耗費大量的人工成本。圍繞以上問題,本文主要工作如下:(1)針對信貸產(chǎn)品投放初期,不能建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的有監(jiān)督信貸風控模型的問題,本文提出了基于狄利克雷過程混合模型(Dirichlet Process Mixture Model,DPMM)和隔離森林(Isolation Forest,IForest)的冷啟動方法。該方法采用DPMM計算出了無標記樣本的違約相似度,采用IForest計算出了無標記樣本的違約異常度,綜合違約相似度和違約異常度篩選出可靠正常樣本和潛在違約樣本,為后續(xù)監(jiān)督模型訓練提供充足樣本。(2)針對信貸產(chǎn)品投放后期,單一LR模型對數(shù)據(jù)特征間非線性關系學習能力不足的問題,本文提出了基于Bagging的XGBoost-LR模型融合方法。該方法采用極限梯度提升樹模型(e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost)進行特征轉換,將其葉子節(jié)點的輸出,作為LR模型的輸入,進而提升LR對非線性數(shù)據(jù)特征的學習能力,同時引入Bagging機制,對XGBoost的行采樣參數(shù)和列采樣參數(shù)進行擾動,建立多個XGBoost-LR融合模型,進一步提升模型預測能力。為了驗證上述兩種設計方法的有效性,本文利用某互聯(lián)網(wǎng)金融公司信貸脫敏數(shù)據(jù)集和多個UCI數(shù)據(jù)集,對上述方法進行了實驗仿真。同時,為了體現(xiàn)設計方法的實用性,本文設計了一個信貸風控系統(tǒng)。

基本信息

題目基于機器學習的信貸風控研究
文獻類型碩士論文
作者劉子揚
作者單位南京郵電大學
導師劉斌
文獻來源南京郵電大學
發(fā)表年份2020
學科分類信息科技,經(jīng)濟與管理科學
專業(yè)分類自動化技術,金融,投資
分類號TP181;F832.4
關鍵詞狄利克雷過程混合模型,隔離森林,邏輯回歸,極限梯度提升樹,信貸風控
總頁數(shù):68
文件大?。?/td>2819K

論文目錄

摘要
abstract
第一章 緒論
  1.1 課題背景
    1.1.1 課題研究背景
    1.1.2 課題研究意義
  1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
  1.3 研究內(nèi)容
  1.4 本文創(chuàng)新點
  1.5 本文組織結構
第二章 基礎知識和相關理論
  2.1 信貸風控體系介紹
  2.2 信貸風控冷啟動方法
    2.2.1 無樣本可依下的信貸風控冷啟動方法
    2.2.2 無標記樣本下的信貸風控冷啟動方法
  2.3 機器學習算法
    2.3.1 DPMM
    2.3.2 IForest
    2.3.3 LogisticsRegression
    2.3.4 XGBoost
  2.4 本章小結
第三章 基于DPMM和 IForest的信貸風控冷啟動方法
  3.1 問題分析
  3.2 方法設計
    3.2.1 基于DPMM計算違約相似度
    3.2.2 基于IForest計算違約異常度
    3.2.3 樣本篩選及權重設置
    3.2.4 監(jiān)督模型訓練
  3.3 仿真實驗
    3.3.1 數(shù)據(jù)集
    3.3.2 評估指標
    3.3.3 實驗環(huán)境
    3.3.4 實驗及結果分析
  3.4 本章小結
第四章 基于Bagging的 XGBoost-LR信貸風控模型融合方法
  4.1 問題分析
  4.2 方法設計
    4.2.1 基于XGBoost的特征構造方法
    4.2.2 LR分類預測
    4.2.3 XGBoost-LR模型融合方法
    4.2.4 基于Bagging的 XGBoost-LR模型融合方法
  4.3 仿真實驗
    4.3.1 數(shù)據(jù)集
    4.3.2 評估指標
    4.3.3 實驗及結果分析
  4.4 本章小結
第五章 信貸風控系統(tǒng)
  5.1 系統(tǒng)框架
  5.2 數(shù)據(jù)分析模塊
    5.2.1 選擇目標變量
    5.2.2 原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
    5.2.3 壞賬用戶特征分析
  5.3 數(shù)據(jù)清洗模塊
    5.3.1 缺失值填充
    5.3.2 數(shù)據(jù)過濾
  5.4 特征工程模塊
    5.4.1 特征抽象
    5.4.2 特征縮放
    5.4.3 特征選擇
  5.5 評分模塊
    5.5.1 模型分析
    5.5.2 評分轉換
  5.6 本章小結
第六章 總結與展望
  6.1 總結
  6.2 展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學位期間申請的專利
附錄2 UCI數(shù)據(jù)集劃分說明
致謝

參考文獻

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