2016年以來(lái),許多P2P金融平臺(tái)開(kāi)始開(kāi)發(fā)大學(xué)生信貸消費(fèi)產(chǎn)品,隨著規(guī)模逐漸擴(kuò)大,大學(xué)生信貸消費(fèi)平臺(tái)所面臨的逾期率持續(xù)上升、壞賬累積過(guò)多及資金配置不當(dāng)?shù)葐?wèn)題日益嚴(yán)峻。因此,本文著眼于平臺(tái)對(duì)大學(xué)生群體的授信額度分配問(wèn)題,分別對(duì)大學(xué)生用戶當(dāng)前信用額度的更新和新注冊(cè)大學(xué)生信用額度的首次分配兩方面進(jìn)行研究,在傳統(tǒng)信用評(píng)估的基礎(chǔ)上,引入用戶的消費(fèi)需求評(píng)估,更科學(xué)有效地制定額度策略,提高平臺(tái)整體資金的使用效率。在大學(xué)生用戶現(xiàn)有額度的更新策略設(shè)計(jì)中,本文選取大學(xué)生用戶在信貸消費(fèi)平臺(tái)上的互聯(lián)網(wǎng)歷史行為信息作為數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?首先通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)中特征工程的方法提取和構(gòu)建大學(xué)生用戶在個(gè)人基本信息、訂單及訂單行為信息及APP場(chǎng)景行為信息等方面的特征維度,并利用集中度、IV信息值及Pearson相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行篩選得到最終特征子集。然后利用Xgboost算法框架,分別建立了準(zhǔn)確性及穩(wěn)定性均達(dá)預(yù)期水平的用戶逾期概率預(yù)測(cè)模型和未來(lái)消費(fèi)金額回歸預(yù)測(cè)模型。最后結(jié)合模型預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估平臺(tái)當(dāng)前大學(xué)生用戶的信用狀況和消費(fèi)需求,劃分用戶等級(jí),并對(duì)其現(xiàn)有額度制定了有效的額度更新策略。更新后,節(jié)約平臺(tái)額度資金達(dá)14.18%。由于新注冊(cè)... 

【文章來(lái)源】：云南大學(xué)云南省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 文獻(xiàn)分析
        1.2.2 文獻(xiàn)總結(jié)
    1.3 研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第2章 模型理論與算法介紹
    2.1 特征工程理論
        2.1.1 特征工程簡(jiǎn)介
        2.1.2 特征工程步驟
    2.2 Xgboost模型介紹
        2.2.1 Xgboost理論概述
        2.2.2 Xgboost參數(shù)介紹
    2.3 鏈路預(yù)測(cè)理論介紹
        2.3.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        2.3.2 鏈路預(yù)測(cè)方法介紹
第3章 大學(xué)生的信貸行為數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征構(gòu)造
    3.1 大學(xué)生信貸行為數(shù)據(jù)說(shuō)明和數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與基本情況
        3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.2 大學(xué)生信貸行為信息的特征構(gòu)造
        3.2.1 大學(xué)生用戶基本信息
        3.2.2 大學(xué)生用戶的訂單及訂單行為信息
        3.2.3 大學(xué)生用戶APP場(chǎng)景行為
    3.3 特征子集篩選
        3.3.1 特征集中度分析
        3.3.2 特征關(guān)系分析
    3.4 特征集總結(jié)
第4章 大學(xué)生授信額度的更新和首次分配算法
    4.1 平臺(tái)大學(xué)生用戶當(dāng)前信用額度更新策略設(shè)計(jì)
        4.1.1 模型訓(xùn)練集劃分
        4.1.2 基于Xgboost分類模型的大學(xué)生逾期概率預(yù)測(cè)
        4.1.3 基于Xgboost回歸模型的大學(xué)生未來(lái)消費(fèi)額預(yù)測(cè)
        4.1.4 平臺(tái)大學(xué)生用戶的當(dāng)前額度更新策略
    4.2 平臺(tái)新注冊(cè)大學(xué)生用戶的信用額度首次分配策略設(shè)計(jì)
        4.2.1 平臺(tái)當(dāng)前大學(xué)生的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
        4.2.2 基于節(jié)點(diǎn)屬性相似度的鏈路預(yù)測(cè)算法
        4.2.3 平臺(tái)新注冊(cè)大學(xué)生的額度分配策略
    4.3 大學(xué)生授信額度分配策略總結(jié)及結(jié)果分析
        4.3.1 平臺(tái)大學(xué)生用戶當(dāng)前額度更新策略結(jié)果對(duì)比
        4.3.2 平臺(tái)新注冊(cè)大學(xué)生用戶額度分配策略結(jié)果分析
第5章 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 主要?jiǎng)?chuàng)新
    5.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]XGBoost算法在制造業(yè)質(zhì)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 蔣晉文,劉偉光.  智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用. 2017(06)
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[4]互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)空間開(kāi)啟,校園分期市場(chǎng)爭(zhēng)奪進(jìn)入白熱化[J].   金卡工程. 2015(10)
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[6]大學(xué)生信貸消費(fèi)市場(chǎng)前景分析[J]. 鄧秀煥.  現(xiàn)代商業(yè). 2015(17)
[7]大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)分期消費(fèi)產(chǎn)品發(fā)展現(xiàn)狀、原因及利弊分析[J]. 郭琳娜.  中國(guó)市場(chǎng). 2015(16)
[8]我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究——基于排序選擇模型的實(shí)證分析[J]. 肖曼君,歐緣媛,李穎.  財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2015(01)
[9]特征選擇方法與算法的研究[J]. 李敏,卡米力·木依丁.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2013(12)
[10]網(wǎng)絡(luò)借貸借款人決策輔助模型[J]. 陳冬宇,李偉軍,丁婕.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2012(06)

碩士論文
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[2]基于社團(tuán)綜合屬性的鏈路預(yù)測(cè)算法研究[D]. 周真爭(zhēng).南京信息工程大學(xué) 2016
[3]基于相似性的鏈路預(yù)測(cè)方法及應(yīng)用[D]. 郭婷婷.中國(guó)計(jì)量大學(xué) 2016
[4]基于Xgboost方法的實(shí)體零售業(yè)銷售額預(yù)測(cè)研究[D]. 葉倩怡.南昌大學(xué) 2016
[5]網(wǎng)絡(luò)借貸結(jié)合大學(xué)生分期市場(chǎng)業(yè)務(wù)模式分析[D]. 郭明泰.云南大學(xué) 2016
[6]關(guān)于大學(xué)生選擇校園分期金融產(chǎn)品的影響因素的調(diào)查[D]. 李啟明.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[7]基于用戶互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)的個(gè)人征信評(píng)估體系建設(shè)分析[D]. 王冠.北京交通大學(xué) 2015



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