【摘 要】
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近年来,互联网的发展速度飞快,互联网金融已经成为金融体系的重要组成部分,各种P2P网贷、现金贷等网络信用贷款的快速发展也使得我国个人消费贷款规模逐年扩大,随着个人消费贷款规模的扩大,近年来的年末不良贷款率也呈上升趋势,由此可见防范信用风险依然是金融行业的重要任务。虽然我国个人信用评级体系越来越完善,但随着互联网技术的蓬勃发展,数据维度呈现高速增长趋势,这也给信用评级建模带来了挑战,一方面是高维数据
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近年来,互联网的发展速度飞快,互联网金融已经成为金融体系的重要组成部分,各种P2P网贷、现金贷等网络信用贷款的快速发展也使得我国个人消费贷款规模逐年扩大,随着个人消费贷款规模的扩大,近年来的年末不良贷款率也呈上升趋势,由此可见防范信用风险依然是金融行业的重要任务。虽然我国个人信用评级体系越来越完善,但随着互联网技术的蓬勃发展,数据维度呈现高速增长趋势,这也给信用评级建模带来了挑战,一方面是高维数据环境下的降维问题,怎样实现高维数据向低维数据的转换一直是待解决的问题;另一方面是如何避免人群异质性对信用评级结果的影响,由于用户消费观念、社会地位等实际情况的差异,会对其信用评级带来不同的影响,忽略这些潜在的异质性就会降低个人信用评级模型的适用性。文章以高维数据为视角,在国内外已有的个人信用评级方法研究基础上,首先提出一种基于随机森林和主成分分析的两阶段降维方法进行高维数据的降维,结合两类降维方法优势,实现高维数据向低维数据的转换同时保留了大部分重要信息;然后运用分类建模思想,利用K-means聚类算法先将用户进行聚类,并挖掘不同类别用户之间的潜在差异,再在不同用户群体中分别利用逻辑回归算法、支持向量机算法、XGBOOST算法进行个人信用评级建模,从而实现将人群潜在异质性考虑到信用评级中,并利用准确率、精确率、召回率等模型评价指标进行多阶段模型的比较,寻找适用于个人信用评级的预测模型,并量化基于随机森林和主成分分析的两阶段降维模型和基于K-means聚类算法的人群分类模型对个人信用评级的影响程度,为个人信用评级技术提供一种新的思路。文章以某金融机构的高维个人消费贷款数据为建模数据进行实证分析并得到以下结论:①基于随机森林和主成分分析的两阶段降维模型在实现降维的同时提高了模型的预测效果,将原始进入模型的126个特征降维到20个主成分,并且使模型预测精度由0.8077提升到0.8481,模型召回率由0.2128提升到0.4043。②K-means聚类算法可以有效识别人群的潜在异质性,利用K-means聚类算法将人群分成了两类,第一类人群表现为低资产、低消费、低借贷特征,第二类人群表现为高资产、高消费、高借贷特征,且相比于一类人群,二类人群有显著更高的违约率。③相比于逻辑回归算法与支持向量机算法,XGBOOST算法在个人信用评级中有更好的表现,在一类人群中的模型准确率达到0.9414,在二类人群中模型准确率达到0.8855,并且模型召回率、F1值、AUC值等模型评价指标也明显优于其他两种算法。④分类建模方法可以进一步提高个人信用评级的模型预测效果,分类前模型预测精度为0.8481,分类后两类人群分别提升到0.9414和0.8855,并且召回率与F1值也有明显的提升。文章在以下几个方面实现了创新:第一,本文创新的提出了一种基于特征选择和特征提取的两阶段降维模型来实现高维数据的降维,实现在将高维数据转化成低维数据的同时保留大部分有用信息,并且可以有效提高个人信用评级模型的预测效果;第二,本文利用了分类建模思想将人群之间潜在的异质性问题考虑到个人信用评级中,首先利用K-means聚类算法将人群分类,并挖掘不同人群之间的潜在差异,然后在不同人群中分别进行建模分析;第三,本文选择真实高维数据进行个人信用评级的实证研究,增强个人信用评级模型在现实应用中的适用性。本文存在的不足主要体现在,研究虽然采用高维数据进行个人信用评级的实证分析,但实际用户消费情况多种多样,仅用一万条数据很难覆盖全面的用户消费情况,模型训练结果还有一定的提升空间。
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