基于机器学习的不平衡数据下个人信用评分预测模型研究

文章介绍了个人信用评分的基本概念,以及不平衡数据及其处理方法和机器学习算法在信用评分中的应用。然后,通过数据预处理,包括数据来源与特性、数据清洗与整理、数据不平衡分析、数据增强方法和效果评估,为后续模型构建提供基础。最后,使用实际数据集进行模型训练和测试,并评估模型的性能。实验结果表明,基于机器学习的不平衡数据下个人信用评分预测模型能够有效地预测个人信用风险,对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要意义。

基于Probit模型的个人信用风险实证研究

本文以在浙江省随机抽样的506个自然人样本为研究对象,运用传统的非线性统计模型——Probit模型对个人信用风险进行实证研究,并采用分类预测正确性检验对模型的效力进行比较分析,从中得出实证研究结论和建议,以期为我国个人信用评估方法和体系的完善提供一定的理论参考和实践借鉴。

基于Ordered Probit模型的人车冲突安全影响因素研究

为探究和定量分析人车冲突严重程度的影响因素,通过采集3个信号交叉口的人车冲突视频数据,利用T-Analyst标定人车轨迹并计算冲突指标(PET),采用85%位累计频率曲线法划分人车冲突等级;从人、车、路及环境特征中选取10个因素作为变量,构建Ordered Probit模型,以确立人车冲突严重程度的显著影响因素,并通过边际效应定量分析不同显著因素的影响程度。研究结果表明:行人闯红灯情况、年龄、行人交通量、人行道占用情况、人行道起点终点、车辆速度变化及车流量是人车冲突严重程度的显著因素,相较于各自参考量,行人闯红灯、车辆加速通过冲突点、人行道起点及老年人造成严重冲突的概率分别增加8.2%,5.9%,5.1%,4.4%;相较于低流量的交通流,较高流量的车流和行人交通流使得严重冲突的概率分别增加3.7%,2.5%,但人行道占用使得严重冲突的概率下降6.8%。研究结果可为信号交叉口行人过街交通安全设施的设计和实施提供理论依据。

个人信用评分模型的发展及优化算法分析

为有效识别与计量个人信用风险,规避金融危机对商业银行的不利影响,保持我国信贷和金融市场的正常运转,对个人信用评分的主要模型及其发展进行了归纳,阐明个人信用评分研究中仍存在信用样本的有效性及完整性问题、信用指标体系的合理性问题以及模型的选择及适用性问题.鉴于此,基于相关性分析实现异常样本的预警,基于蒙特卡洛算法对样本进行补足;结合统计学模型及人工智能模型,采用步长遍历算法对指标体系进行优化及显著性加权;以精确度、稳健性、第1误判率、第2误判率及差异性作为选择指标,实现评分模型的选择与输出.分析表明:通过上述优化算法,将解决个人信用评分中存在的问题,提高商业银行的风险控制能力.

个人信用卡信用风险评价体系与模型研究

分析了国内个人信用卡信用评价的现状和不足;探讨了建立个人信用指标体系的原则和方法;建立了一套包括个人还贷能力和还贷意愿共2大类15个指标的个人信用卡信用风险评价指标体系,并设计了负债情况等3项具有双向影响作用的指标;运用隶属度原理和层次分析法,确定了各类指标的评分函数和权重;建立了个人信用卡信用风险评价模型.确定了划分信用等级的两个阈值,解决了以往信用分级缺乏依据的问题.

高校学生贷款个人信用的物元评判模型及应用

基于对我国高校学生助学贷款信用评价现状的分析和构建的高校学生助学贷款的偿还信用评价指标体系,利用可拓工程方法,建立了学生贷款信用物元评判模型.该模型将个人信用等级、评价指标作为物元,从而得到经典域、节域、权系数.根据个人信用分级标准建立关联函数,通过计算综合关联度判断个人信用等级,并结合实例验证了评判方法.该方法计算简便、评价合理、实用性强.

个人信用评估组合模型选择方案研究

为准确评估借款人的信用和合理控制商业银行风险,首先对个人信用评分模型的常用模型进行了总结和归纳,然后通过分析比较说明了不同模型的准确性.在"坏样本"的区分与结果判断上采用加权方式,提出修正算法来确定信用评分模型中的指标权重,满足不同银行数据多样化的需要,提高评分模型精度.

基于多分类器组合的个人信用评估模型

针对个人信用评估单一模型存在的不足,提出一种基于多分类器组合的个人信用评估模型。该模型综合了多元判别分析、logistic回归、神经网络、支持向量机等七种个人信用评估单一模型的预测结果,利用加权投票方法对其进行组合并输出最后预测结果。在某商业银行信用卡数据集上的测试结果表明,组合模型能有效地提高预测精度及稳健性,对信贷机构控制消费信贷风险具有很好的适用性。

基于Group MCP Logistic模型的个人信用评价分析

在利用Logistic模型分析个人信用评价问题时,需要进行变量选择。Group MCP不仅可以将相关变量以组为单位进行变量选择,还可以对组内变量进行选择。文章根据个人信贷数据,建立了Group MCP Logistic模型,并与Group Lasso、Group Bridge所得的结果进行比较,综合考虑模型复杂度和预测正确率,发现根据Group MCP建立的模型效果是最优的。

数字乡村参与促进了农村居民创业选择吗?——基于内生转换Probit模型的实证分析

创业是解决农村居民就业、实现共同富裕的有力举措。文章基于数字乡村参与微观视角,运用SOR模型构建“情境刺激—内部动机—行为反应”过程机制,理论分析数字乡村参与与农村居民创业选择的关系,并进一步通过CFPS微观调查数据、内生转换Probit模型,实证检验经济、治理、生活三种不同应用场景下数字乡村参与对农村居民创业选择的影响。研究发现,农村居民数字乡村及各维度参与均显著促进农村居民创业选择。异质性分析表明,数字乡村参与对高教育、高收入水平的农村群体的创业效应更大,且在粮食主产区和东部、中部地区更为突出。因此,要积极鼓励农村居民参与数字乡村实践,同时也要重视数字乡村各领域发展的包容性和公平性。

基于Stacking特征增强多粒度联级Logistic的个人信用评估

主要针对广受关注的P2P网贷信用评估问题,利用机器学习方法提高申请人网贷违约预测准确率,研究出基于Stacking特征增强多粒度联级Logistic方法及其应用.所提分类器是一种混合模型,结合了Stacking集成学习和联级Logistic学习的思想.首先,通过网格搜索技术分别建立XGBoost,Catboost,LightGBM,AdaBoost以及Gradient Boosting模型,并筛选出适合的基评估器作为Stacking集成的初级学习器,logistic模型作为次级学习器,构建基于Stacking的多粒度扫描器,生成预测结果作为元特征,拼接成新特征数据.其次,通过新特征数据以及元特征在每级Logistic上的特征增强建立联级Logistic Regression模型,并且与现有的单一集成学习器和各基评估器在3个不同的P2P网贷信用评估数据集上进行对比.实验结果表明,通过AUC、准确率等指标对其进行评价,相比于各基评估器以及其他单一集成分类器,基于Stacking增强多粒度联级Logistic模型有较高的准确率,预测效果更优.

基于GCV的LS-SVM模型选择在个人信用评估中的应用

针对个人信用评估中数据海量性以及与影响因素之间的非线性问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)中基于GCV准则和Newton-Raphson算法的正则化参数快速选择方法建立新的个人信用风险预测模型.并把该模型与Fisher线性判别分析、Logistic回归以及半参数广义可加模型的判别效果进行了实证比较分析.结果表明该方法不仅具有快速高效的模型选择能力,并且具有较优的判别预测能力.

贷款利率市场化后的商业银行个人信用评估模型探析

贷款利率市场化标志着我国利率市场化进程迈出了革命性步伐,然而在目前的金融生态下,如果各商业银行在内部定价体系尚不完善的条件下,进行无自律的价格恶性竞争,将加大商业银行的系统性风险,加大金融市场的波动性,引发金融震荡。同样,在个人信贷业务领域,如果缺失合理的个人信贷定价机制,价格竞争将让各商业银行价格与风险产生新的不对称,从而引发商业银行体系的崩溃。商业银行个人信贷定价机制的重要环节是个人信用评估。因而如何实现合理有效的个人信用评估,是贷款利率市场化后,各商业银行实现贷前风险控制、建立合理有效的个人信贷定价机制的关键。

基于反常扩散模型的个人信用风险评估方法

文章首先讨论反常扩散方程的概率密度函数的特征,在扩散理论中引入扩散控制与违约强度两个函数,提出给予反常扩散模型的信用风险评估方法,为管理者进行个人信贷风险的评估提供了决策数据。然后通过与传统评估模型的评级效果进行对比,考察基于反常扩散模型在风险评估中的适用性。该评估方法以违约概率及置信区间半径最小化为目标,尽可能地让银行和个人的经济损失降到最低,继而实现信贷资源的优化配置。

个人信用评估中的LOGISTIC模型

通过对以信贷申请书为基础的风险程度进行定量分析,使信贷决策合理化,从而降低个人信用风险。LOGISTIC回归模型提供给我们一个用来评估个人信用的非常有用的工具。本文利用美国花旗银行某分支机构1999年部分客户贷款量数据,应用LOGISTIC回归模型进行了实证分析。

基于人工免疫机制的个人信用风险模型研究

个人信用风险模型已经被普通应用于银行的业务中。随着同业竞争的加剧和信息的增加,伴随计算科学的进步和网络技术的发展,模型向着智能化方向发展。本文在人工免疫原理的框架下,将免疫机制应用于个人信用风险模型中,提出了双边抗体人工免疫概率模型。指出了人工免疫原理中各个机制的实现方法。并对该模型方法和逻辑回归模型方法的预测能力进行了比较。

基于云计算的个人信用数据分析模型的仿真研究

研究基于云计算的个人信用数据分析方法,建立个人信用评价模型。个人信用数据具有数据类型多、数据关系复杂且数据量大的特点,采用传统的方法进行个人信用数据分析,不但计算过程较为复杂、效率低下,且对个人信用状况的预测准确度较低,效果不尽人意。为此,提出基于决策树算法的个人信用数据分析方法。针对初始数据存在的噪声、属性值空缺及数据类型不统一的问题,分别对原始数据进行数据去噪、空缺值填补及数据归一化等预处理,依据相关理论生成个人信用数据分类决策树,并对相关节点属性进行选择,实现个人信用数据分析模型的构建,从而对个人的信用状况作出正确预测。实验结果表明,基于决策树的个人信用数据分析模型,能够节省数据处理时间,较为准确的搜索到关键数据,提高了分析模型的可信度与稳健性,效果令人满意。

基于Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究

通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。

浅析个人信用评级模型

这个后金融危机时代,是我国建立完善的信用社会的良好契机,而构建信用社会又以完善的个人信用评级为前提。本文从个人信用评级指标出发,指出目前评级指标的缺陷性,提出更为完善的指标体系;并借鉴国外成熟的个人信用评级模型——FICO信用分,探讨适用于本国的个人信用评级模型。