【摘 要】
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个体信用风险作为信贷活动中的焦点问题,一直备受业界和学术界重视。相对于传统的人工识别信用风险和统计学模型预测信用风险,利用机器学习算法预测信用风险成为新的趋势。个体信贷活动数据量庞大,数据噪音大且维度高,利用机器学习算法可以有效提高预测精度和降低预测时间成本。近几年机器学习算法层出不穷,新的算法带来新的识别风险路径。基于此,本研究基于图卷积神经网络模型（Graph Convolutional Ne
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个体信用风险作为信贷活动中的焦点问题,一直备受业界和学术界重视。相对于传统的人工识别信用风险和统计学模型预测信用风险,利用机器学习算法预测信用风险成为新的趋势。个体信贷活动数据量庞大,数据噪音大且维度高,利用机器学习算法可以有效提高预测精度和降低预测时间成本。近几年机器学习算法层出不穷,新的算法带来新的识别风险路径。基于此,本研究基于图卷积神经网络模型（Graph Convolutional Network）搭建符合信用数据特点的分类器,以更好的预测个体信用风险,其基本思路是通过挖掘个体与个体之间潜在的关联信息获得全新的预测路径,提升模型预测能力。本文借助丰富的网络借贷数据对GCN模型进行实验,并加入支持向量机算法（Supported Vector Machine）、随机森林算法（Random Forest）、KNN算法、决策树算法（Decision Tree）、BP神经网络模型（Back Propagation Neural Network）和Logistic算法进行对比。分类器预测能力评价体系采用常见的评价指标,包括准确率、精度、召回率、F1评分和AUC值。经过一系列实验后,发现GCN模型相对于其他六种模型分类能力最强,具体来说,GCN模型在准确率、精度、AUC值三个细分指标处表现最好,在召回率、F1评分两个细份指标处虽然没有达到最优,但是也位于前两名。总体来看,GCN模型综合分类能力最强,并且在稳健性测试实验中同样得出相同结论。本研究为预测信用风险带来新的角度,不仅有利于同类机器学习模型继续在此基础上改进创新,而且有利于业界从新的预测路径开发大数据风险控制系统,降低信用风险带来的成本,使信贷活动在安全的环境下进行。
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