MBTI人格特征对车贷还款违约风险的影响研究——以长安汽车金融公司为例

本文基于行为金融学的研究方法和思路,研究MBTI (Myers–Briggs Type Indicator,迈尔斯–布里格斯类型指标)人格特征对车贷违约结果的影响。研究主要通过两个步骤进行:首先,通过专家他评的方法,根据贷后通话录音评估长安汽车金融公司844名车贷客户在MBTI四个人格维度上的行为表现,获取其在四个人格维度上的得分;此后,通过逐步前进逻辑回归的统计分析方法,检验四个人格维度对预测车贷违约结果的模型是否有贡献。结果发现,贷款客户在判断–知觉和实感–直觉两个维度上的行为倾向影响其最终还款结果:即在贷后沟通中越强调时间及现实后果的客户,更不易还款违约。

重采样在微博机器人识别中的应用研究

随着微博机器人账户的不断增多,对其识别检测已成为当前数据挖掘领域的热点问题。已有的微博机器人识别研究多使用爬取搜集的相关数据,在小规模平衡分布的机器人与普通用户数据集上训练并验证算法模型,在样本分布不平衡的真实情况下存在局限性。重采样是一种针对不平衡数据集分类的常用技术,为探究重采样对相关监督学习机器人识别算法的影响,该文以微热点数据挖掘竞赛的真实数据为基础,提出一种结合重采样的微博机器人识别框架,在5种不同采样方式的基础上使用多种评价指标,综合评估了7种监督学习算法在不平衡验证集上的分类性能。实验结果表明,以往基于小规模平衡样本数据训练的模型在真实情况下的Recall有较大降低,而结合重采样的算法框架能够大幅提高机器人账户的识别率,其中使用NearMiss欠采样会让算法的Recall大幅提升,而使用ADASYN过采样会让算法的G_mean有所提高。一般而言,微博用户的发布时间、发布地域以及发布时间间隔等属性是区分正常用户和机器人的重要特征属性。重采样调整了机器学习算法所依赖的特征属性,从而获得更好的预测性能。