【摘 要】
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信用风险管理的科学化是现代风险管理重要特征,其核心问题之一就是风险特征识别。信用风险管理的困难之处就在于信用风险管理难于量化。传统的信用风险管理手段多以定性分析为主,难以适应市场发展的要求。中国人民银行的征信系统借助于先进的技术对个人的信用进行了评估,但是由于其在数据挖掘等技术层面做的不够完善,使得该系统并不是很成熟。本文通过实证对比验证,对现有的机器学习算法进行了分析,并运用集成学习对个人信用风
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信用风险管理的科学化是现代风险管理重要特征,其核心问题之一就是风险特征识别。信用风险管理的困难之处就在于信用风险管理难于量化。传统的信用风险管理手段多以定性分析为主,难以适应市场发展的要求。中国人民银行的征信系统借助于先进的技术对个人的信用进行了评估,但是由于其在数据挖掘等技术层面做的不够完善,使得该系统并不是很成熟。本文通过实证对比验证,对现有的机器学习算法进行了分析,并运用集成学习对个人信用风险进行了研究。集成学习指的是将若干基学习器进行融合构成一个性能更佳的强学习器,这样的好处是即使个别的弱学习器得到的结果有偏差,其他的弱学习器也可以将偏差补回来。本文模型的构建思路:首先,对信贷数据进行预处理,包括构建异常值及明显错误处理函数、去共线性函数、缺失值处理函数以及重采样函数。通过对比相关性分析结合相关系数和最大信息系数以及各变量的IV值,经过一系列的数据清洗后确定了7个对标签值有影响并且相关性不大的变量。然后,将数据预处理后的信贷数据分别用随机森林（Random Forest）、分类型支持向量机（SVC）、XGBoost这三个基学习器进行建模,并得到每个模型的性能评估值,由于这三个基分类器的分类性能一般,再采用遗传算法对支持向量机和XGBoost算法进行优化,搜索出最佳参数。最后,结合集成学习算法Stacking的思想将随机森林以及用遗传算法优化后的分类型支持向量机和XGBoost算法（GA-SVC和GA-XGBoost）作为第一层的学习器,选择逻辑回归为第二层学习器构建模型,即ST-RGSX（Stacking-Random Forest-GA-SVC-XGBoost）模型,并得到模型评价指标。实证结果表明,GA-SVC和GA-XGBoost模型的性能评价指标分别优于SVC和XGBoost,Stacking集成框架下的ST-RGSX模型的性能评价指标优于GA-SVC和GA-XGBoost。
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