個人消費(fèi)信貸的發(fā)展,不僅有利于引導(dǎo)個人有計劃的消費(fèi),還可以促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)健康、穩(wěn)定、持續(xù)的發(fā)展,但目前我國管理個人消費(fèi)信貸的相關(guān)法律法規(guī)并不健全,因此,該領(lǐng)域?qū)⒚媾R方方面面的信貸風(fēng)險。如何在促進(jìn)個人消費(fèi)信貸發(fā)展的同時有效管理其帶來的風(fēng)險,是消費(fèi)信貸業(yè)及相關(guān)主體面臨的關(guān)鍵問題。通常的做法是對個人信用進(jìn)行科學(xué)合理的預(yù)測評估。對個人信用進(jìn)行科學(xué)合理的預(yù)測評估對并在此基礎(chǔ)上開展個性化的金融服務(wù),是理論和實(shí)務(wù)界面臨的關(guān)鍵問題,也具有重要的研究價值。本研究擬以現(xiàn)代風(fēng)險控制理論為基礎(chǔ),某銀行的個人消費(fèi)信貸行為數(shù)據(jù)集為研究對象,特征工程、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林、梯度提升樹等機(jī)器學(xué)習(xí)算法、組合模型為技術(shù)方法,探索科學(xué)合理的個人信用評估方法,進(jìn)而為消費(fèi)信貸業(yè)及相關(guān)主體進(jìn)行決策提供科學(xué)的依據(jù)。研究表明,特征工程和組合模型的使用,不僅能夠克服傳統(tǒng)邏輯回歸模型的缺陷,還可以在一定程度上提高模型的預(yù)測精度及其性能。本研究的主要內(nèi)容包括:第一章為緒論部分,主要介紹了研究的背景和意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、本文的研究方法、思路及內(nèi)容;第二章闡述了特征工程的步驟和相關(guān)原理;第三章介紹了邏輯回歸模型、GBDT模型、隨機(jī)森林模型、神經(jīng)... 

【文章來源】：天津商業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的及意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 國外文獻(xiàn)綜述
        1.2.2 國內(nèi)文獻(xiàn)綜述
    1.3 研究思路與方法
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究方法
    1.4 研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)
第二章 特征工程
    2.1 數(shù)據(jù)處理
    2.2 特征衍生
    2.3 特征分箱
        2.3.1 卡方分箱法
        2.3.2 Best-KS分箱法
        2.3.3 無監(jiān)督分箱法
    2.4 特征編碼
    2.5 特征選擇
        2.5.1 包裹法
        2.5.2 過濾法
        2.5.3 嵌入法
        2.5.4 IV特征選擇法
        2.5.5 單變量、多變量分析
第三章 個人信用評估模型的理論
    3.1 邏輯回歸模型理論
    3.2 GBDT模型理論
    3.3 隨機(jī)森林模型理論
    3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型理論
        3.4.1 人工神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型
        3.4.2 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.4.3 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.4.4 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
    3.5 組合模型
    3.6 模型評價及比較分析
        3.6.1 KS值
        3.6.2 AR值
第四章 個人信用評估模型建立及評價
    4.1 特征工程
        4.1.1 建模數(shù)據(jù)及特征衍生
        4.1.2 特征分箱、WOE編碼及IV值計算
        4.1.3 特征選擇
    4.2 邏輯回歸模型
    4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-邏輯回歸組合模型
    4.4 隨機(jī)森林-邏輯回歸組合模型
    4.5 GBDT-邏輯回歸組合模型
    4.6 模型評價及對比分析
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 不足及展望
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于SVM-Logistic組合模型的P2P借款者信用風(fēng)險評估——以微貸網(wǎng)為例[J]. 都紅雯,盧孝偉.  生產(chǎn)力研究. 2018(10)
[2]基于GBDT的個人信用評估方法[J]. 王黎,廖聞劍.  電子設(shè)計工程. 2017(15)
[3]基于隨機(jī)森林的個人信用評估模型研究及實(shí)證分析[J]. 蕭超武,蔡文學(xué),黃曉宇,陳康.  管理現(xiàn)代化. 2014(06)
[4]組合模型在商業(yè)銀行信用風(fēng)險評估中的研究[J]. 朱金華.  計算機(jī)仿真. 2011(09)
[5]消費(fèi)者信用評估的SVM-LDA組合模型[J]. 向暉,楊勝剛.  消費(fèi)經(jīng)濟(jì). 2010(01)
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組和DS證據(jù)理論的信用風(fēng)險評估算法[J]. 郭英見,吳沖,于天軍.  合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2009(05)
[7]基于BP-KMV模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險評價研究[J]. 張婧婧.  河海大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2009(03)
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[10]特征選擇方法在信用評估指標(biāo)選取中的應(yīng)用[J]. 劉揚(yáng),劉偉江.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2006(06)

博士論文
[1]商業(yè)銀行個人信用評估組合預(yù)測方法研究[D]. 姜明輝.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于隨機(jī)森林的個人信用評價指標(biāo)分析[D]. 王夢芹.安徽大學(xué) 2018
[2]基于GBDT和LR融合的個人信用評估模型的研究與應(yīng)用[D]. 孟碩.北京工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于Logistic回歸的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在個人信用評估中的應(yīng)用[D]. 白金瑞.內(nèi)蒙古大學(xué) 2012
[4]商業(yè)銀行信用評級中邏輯回歸與判別分析的對比[D]. 趙清.山東大學(xué) 2010
[5]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法研究及其在個人信用評估中的應(yīng)用[D]. 魏志靜.山東師范大學(xué) 2007
[6]我國個人信用評估研究[D]. 姜金明.廣東工業(yè)大學(xué) 2006



本文編號：3169170