【摘 要】
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随着社会经济的不断发展,信用违约、欺诈等情况逐渐增多,对稳定市场经济与金融带来很大的影响。研究信用风险评估对金融市场来说可以识别借款者的信用风险,判断其是否具备还款的能力,从而减少不良的借贷行为,稳定市场经济;对金融机构来说可以规避可识别的风险,合理利用已有资金,从而提高资金收入、促进机构发展。为建立分类准确的信用风险评估模型,本文从数据特征和类别不平衡两方面考虑,利用集成分类器XGBoost对预
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随着社会经济的不断发展,信用违约、欺诈等情况逐渐增多,对稳定市场经济与金融带来很大的影响。研究信用风险评估对金融市场来说可以识别借款者的信用风险,判断其是否具备还款的能力,从而减少不良的借贷行为,稳定市场经济;对金融机构来说可以规避可识别的风险,合理利用已有资金,从而提高资金收入、促进机构发展。为建立分类准确的信用风险评估模型,本文从数据特征和类别不平衡两方面考虑,利用集成分类器XGBoost对预测目标进行分类预测。在特征方面,利用注意力因子分解机（AFM）对离散特征进行特征交互,分析交互特征对分类的影响;对于类别不平衡问题,通过随机欠采样（RUS）来获得多个类别平衡的子集,从而避免该问题对预测目标的影响。基于德国信用数据集和个贷违约数据集,本文对提出的方法进行实证分析,并与不同方法进行比较。结果表明,结合AFM和RUS的五个模型的AUC值较仅使用RUS的模型均有所提高,说明对离散特征进行交互可以提高分类效果;本文提出的AFM-RUS-XGBoost模型在两个信用数据集上均表现最好,其AUC值分别为0.7567和0.8339,较RUS-XGBoost模型分别提高了3.34%和1.54%。由此说明该模型的分类效果较优,对违约样本的识别能力较好,可以降低违约样本带来的经济损失,且适用于信用风险评估。
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