面向弱可用数据的小额信贷小额信贷挖掘技术研究

面向弱可用数据的小额信贷小额信贷挖掘技术研究

小微企业为了获得发展所需的资金,通常需要向银行贷款。随着计算机技术地进步,传统的线下贷款逐渐被网络贷款所取代。用户信用评级和风险预测一直是网络贷款流程中关键的环节,但同时也存在着一些问题。第一,用户数据的质量不高,弱可用问题普遍存在,无法保证数据的真实性;第二,缺乏面向用户信用等级的科学评判分级体系,无法体现评判结果的客观性;第三,用户贷款风险的预测过程不能有效地利用定性信用指标,无法确保预测结果的可靠性。为了获得更加客观、可靠的用户信用等级评估结果和用户贷款风险预测结果。本文采用“混合插补法”对存在弱可用现象的用户数据进行修复,即针对不同缺失率情况的数据采用不同的处理方法;由于用户数据的信息量较大,如果逐一对用户进行信用等级划分,不仅效率低,而且结果不客观。本文提出利用多任务学习思想对用户基本信用等级进行评估,此方法利用多个信用等级之间的共享结构关系,构造训练网络实现用户的信用评级;同时结合用户的信用初始等级,采用模糊Logistic回归方法预测用户的违约风险。本文的主要贡献是:(1)提出了“混合插补算法”用来补全用户信用缺失的数据。(2)提出利用多任务学习模型评估用户信用等级。(3)提出使用李克特量表对定性信用指标进行量化,并利用三角模糊数对量化的信用指标进行模糊化处理;构建模糊Logistic回归模型预测用户发生违约的概率。最后,设计实现了一个小微信用贷款系统,并通过实验验证了提出方法的可行性和有效性。

基本信息

题目面向弱可用数据的小微贷信用挖掘技术研究
文献类型硕士论文
作者万杨兰
作者单位南京邮电大学
导师韩京宇
文献来源南京邮电大学
发表年份2020
学科分类信息科技,经济与管理科学
专业分类计算机软件及计算机应用,企业经济,金融,投资
分类号F276.3;F832.4;TP311.13
关键词数据插补,多任务,模糊回归,三角模糊数,风险预测
总页数:75
文件大小:4102K

论文目录

摘要
Abstract
第一章 绪论
  1.1 研究的背景和意义
  1.2 国内外研究现状
    1.2.1 弱可用数据分析研究现状
    1.2.2 用户信用评估技术研究现状
  1.3 论文主要研究内容
    1.3.1 用户信用评估系统架构
  1.4 论文章节安排
第二章 相关背景知识介绍
  2.1 数据插补
  2.2 多任务学习
    2.2.1 多任务学习原理
    2.2.2 任务相关性
  2.3 模糊集基本理论
    2.3.1 标准模糊集运算
    2.3.2 扩张原理
  2.4 李克特量表
  2.5 Logistic回归模型
  2.6 本章小结
第三章 面向弱可用数据的多任务用户基本信用评级
  3.1 客户属性缺失数据处理
    3.1.1 缺失值常用处理方法
    3.1.2 混合插补法
  3.2 信用评级划分及其含义
  3.3 信用标签缺失情况下的用户信用评级
    3.3.1 信用分类模型整体框架图
    3.3.2 基于共享矩阵的多任务学习方法
    3.3.3 信用分类模型实现
    3.3.4 基本信用评级预测
  3.4 本章小结
第四章 基于模糊Logistic回归的贷款风险预测
  4.1 问题分析
  4.2 信用数据模糊化
    4.2.1 李克特量表表示
    4.2.2 三角模糊数表示
  4.3 提出模型
    4.3.1 构建模糊Logistic回归模型
    4.3.2 模糊最小二乘法估计模型权重
  4.4 本章小结
第五章 小微贷原型系统实现和性能分析
  5.1 实验数据介绍
  5.2 系统综述
    5.2.1 系统及实验环境配置
    5.2.2 系统结构框架
    5.2.3 模块设计
  5.3 系统可视化
    5.3.1 信用数据收集可视化
    5.3.2 模型管理可视化
  5.4 实验分析
    5.4.1 多任务用户基本信用评级实验
    5.4.2 贷款风险预测实验
  5.5 本章小结
第六章 总结与展望
  6.1 全文总结
  6.2 工作展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢

参考文献

[1] 大数据技术助力小微企业经营发展的研究[J]. 当代金融研究 2020(06)
[2] 以信用科技助力小微金融发展[J]. 银行家 2020(12)
[3] 打造小微企业信用融资综合服务平台的思考[J]. 银行家 2020(12)
[4] 基于小微企业视角的城市营商环境优化路径研究——以河北省石家庄市为例[J]. 石家庄学院学报 2021(01)
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