【摘 要】
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信用经济对于个人和企业而言都是重要的资金来源,对刺激经济增长起着重要的推动作用。随着国家信用经济有关政策的完善,我国从事信贷业务的机构不断增多,信贷产品种类不断丰富,信贷余额迅猛增长。信用经济快速增长的背后是日益增长的智能化信贷风险管控需求。信贷风险管控一般包括贷前审核、贷中风险管理、贷后催收等环节,其中最为核心的是贷前审核阶段,一个良好贷前风险预测模型可以将未来风险最小化。因此,本文以客户信贷的
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信用经济对于个人和企业而言都是重要的资金来源,对刺激经济增长起着重要的推动作用。随着国家信用经济有关政策的完善,我国从事信贷业务的机构不断增多,信贷产品种类不断丰富,信贷余额迅猛增长。信用经济快速增长的背后是日益增长的智能化信贷风险管控需求。信贷风险管控一般包括贷前审核、贷中风险管理、贷后催收等环节,其中最为核心的是贷前审核阶段,一个良好贷前风险预测模型可以将未来风险最小化。因此,本文以客户信贷的贷前审批为主要研究对象,尝试建立高效的、精准的客户信贷违约预测模型。本文首先梳理了国内外学者在客户信贷违约预测领域的研究成果,发现现有主流做法主要是采用机器学习进行建模,少有使用深度学习的案例。因此,本文尝试使用深度学习模型TabNet对客户信贷违约风险进行预测,从而丰富深度学习技术在该领域的应用成果。本文采用公开的信贷违约数据集建模,使用KS指标和AUC指标对模型效果进行检验,采用贝叶斯优化进行模型超参数搜索。在对数据集进行预处理和特征构建后,将其输入TabNet模型,模型表现较好,KS指标为0.408,AUC指标为0.771,表明模型具有一定的实用价值。另外,本文设计了两项消融实验,实验结果表明:TabNet模型在所选数据集上评估指标效果优于Random Forest和Light GBM;TabNet模型虽然评估指标表现略逊于XGBoost,但模型训练效率比XGBoost高;基于业务理解的特征构建以及构建统计类特征对于提升模型效果具有显著作用。
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