支持向量机与个人信用评估模型

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随着互联网金融的兴起,个人信用消费信贷业务在我国也有了很大的发展。由于个人信贷业务门槛低、风险高,对借贷方进行准确的信用评估对借贷机构而言非常重要。借贷机构通常需要建立个人信用评估模型对借贷客户的信用进行比较准确的评价,同时也要降低对借贷客户信用的误判所导致的损失。目前绝大多数的信用评估模型只考虑了对客户违约与否的判断错误所带来的不同的损失问题,而没有研究借贷客户不同的借贷规模对违约与否的判断错误所导致的损失的问题。针对这个问题,本文在对借贷客户的借贷规模进行分类的基础上,基于支持向量机建立了代价敏感的个人信用评估模型,以降低信用评价中因误判所导致的损失。我们首先把客户按照借贷规模进行分类,再对借贷规模“相近”的客户按照是否会违约进一步分类。通过对比不同借贷规模的客户被错判后的损失以及不同违约类型的客户被错判后的损失,得到不同类别客户的错判损失比。然后构建支持向量机算法的损失函数,在损失函数中对不同类别的客户设定不同的错判惩罚系数,得到新的代价敏感支持向量机个人信用评估模型,通过最优求解和算法实现对信贷客户进行信用评价。利用关于个人信贷的实际数据,将本文构建的模型和传统的支持向量机模型对信贷客户的信用判断的结果进行对比分析,结果表明,本文构建的模型可以同时做到对客户借贷规模大小和是否违约两个因素的错判代价敏感,降低了信贷机构在个人信用评估过程中因误判造成的总损失,同时提高了对借贷规模相对较大的客户的信用判别准确率。
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