【摘 要】
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数据类不平衡问题,是指样本中不同类别标签的数据量存在较大差异,不是理想的平衡分布。这种情况经常出现在分类问题中,比如诈骗检测、医疗诊断、风险预警等。这类问题对于分类算法的精度会产生极其不利的影响。个人信用风险评估属于风险预警问题,个人信用水平一直也是金融机构对个人违约风险进行衡量的重要因素。本世纪以来我国经济快速发展,促进了人民生活水平改善的同时,也转变了我国居民的消费观念,个人消费信贷的需求与日
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数据类不平衡问题,是指样本中不同类别标签的数据量存在较大差异,不是理想的平衡分布。这种情况经常出现在分类问题中,比如诈骗检测、医疗诊断、风险预警等。这类问题对于分类算法的精度会产生极其不利的影响。个人信用风险评估属于风险预警问题,个人信用水平一直也是金融机构对个人违约风险进行衡量的重要因素。本世纪以来我国经济快速发展,促进了人民生活水平改善的同时,也转变了我国居民的消费观念,个人消费信贷的需求与日俱增,但带来的违约风险也不断上升,逐渐成为当前金融机构所面临的一个主要风险,影响着整个金融体系的稳定。传统的信用风险评估技术已经解决不了如今个人信贷数据量大和信息冗杂的问题,为了金融机构的发展,建立高效的个人信用风险评估模型,即根据客户的信用历史资料,对客户未来可预的偿还能力等所呈现的违约风险或信用等级进行的评估,以此作为出借决策的参考,是很必要的。本文的研究路线为:将个人信用风险评估抽象为二分类问题,并采用机器学习分类模型进行训练和测试。针对风险评估中存在的数据类不平衡问题,即不良贷款样本数量远小于优质贷款样本数量,本文基于深度学习技术中的生成式对抗网络算法（GAN）,学习少类样本生成伪造样本,使得样本数量得以扩充,实现类别平衡。同时,借鉴Guided Loss思想,设计更有效的模型损失函数,提出新的改进GAN方法。具体是以国外某个人贷款平台为研究对象,利用582732条借贷交易数据进行实证研究。在这些数据中,首先对144个变量进行筛选和降维处理;其次针对样本不平衡问题,采用改进GAN方法平衡数据后使用支持向量机作为分类器来拟合数据,并与传统处理类不平衡问题的方法进行了对比实验;最后,在评估阶段,本文也提出了新的侧重于少类的多维度评价指标,更全面地评估经过各方法平衡处理后的分类效果。实验结果表明,改进GAN方法能够更加充分的利用少数类样本的信息,在多项评价指标与多个公开数据集中性能更优,可以对金融企业的个人信用风险评估工作中进行更加系统的提升,拓展了GAN方法在金融机构个人信用风险评估领域中的研究与应用。
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