基于支持向量機(jī)的互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人信用評(píng)估方法研究.pdf

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5、achine(SVM)MethodDecember2016浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，提高了居民信用消費(fèi)能力?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展，為居民信用消費(fèi)提供了便利，個(gè)人住房按揭貸款、個(gè)人小額貸款、信用卡消費(fèi)貸款等信貸產(chǎn)品如雨后春筍般涌現(xiàn)。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步信用化，信用消費(fèi)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用進(jìn)一步凸顯，居民信用消費(fèi)意愿和能力正穩(wěn)步上升。國(guó)內(nèi)各互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)紛紛把個(gè)人消費(fèi)貸款業(yè)務(wù)作為未來(lái)的發(fā)展戰(zhàn)略之一。但是，國(guó)內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)個(gè)人消費(fèi)貸款的風(fēng)險(xiǎn)管理水平相對(duì)較低，管理手段和方法還比較落后。此外，互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)不存在有效的個(gè)人信用評(píng)估方法，這嚴(yán)重阻礙了個(gè)人信貸業(yè)務(wù)

6、的發(fā)展。有效的信用評(píng)估模型不僅能增加互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)的利潤(rùn)，而且還能擴(kuò)大互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)的信貸規(guī)模。因此，個(gè)人信用評(píng)估方法的研究意義重大。在互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代，信用數(shù)據(jù)獲取的方式發(fā)生了改變，不僅可以從傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)獲取信貸數(shù)據(jù)，還可以從電商平臺(tái)獲取電商數(shù)據(jù)以及從社交平臺(tái)獲取社交數(shù)據(jù)。伴隨而來(lái)的是信用數(shù)據(jù)規(guī)模的大幅度增長(zhǎng)，信用評(píng)級(jí)業(yè)務(wù)面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，如果缺乏大數(shù)據(jù)的處理能力，就無(wú)法充分挖掘潛藏在海量信用數(shù)據(jù)背后的價(jià)值?；ヂ?lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)使用定量模型來(lái)評(píng)價(jià)消費(fèi)者個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，它的研究重點(diǎn)之一是信用評(píng)價(jià)模型。支持向量機(jī)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型，它在監(jiān)督式學(xué)習(xí)過程中對(duì)數(shù)據(jù)處理，不需要對(duì)數(shù)

7、據(jù)做特別的假設(shè)。當(dāng)數(shù)據(jù)量豐富或容易獲取時(shí)，支持向量機(jī)的優(yōu)勢(shì)更加明顯，所以，它得到了學(xué)者的青睞。支持向量機(jī)的泛化能力相對(duì)其它的模型更好，本文提出了基于支持向量機(jī)的集成模型?；诖髷?shù)據(jù)時(shí)代背景下對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人信用數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，本文在數(shù)據(jù)分析與整合方面進(jìn)行探索分析。本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，提出了基于支持向量機(jī)的集成模型RSBC-SVM，它以支持向量機(jī)作為基學(xué)習(xí)器，結(jié)合了bagging和randomsubspace兩種常見的集成策略以及相關(guān)性最小化集成選擇方法。此外，它還使用了模式搜索算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。RSBC-SVM模