随机森林优化算法在农户信用风险评估中的应用

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1、分类号密级UDC编号硕士研究生学位论文论文题目:随机森林优化算法在农户信用风险评估中的应用英文题目:ApplicationofOptimizedRandomForestAlgorithminFarmers'CreditRiskEvaluation学院泛亚商学院专业名称金融学研究方向金融工程研究生姓名宋鑫学号1523350004导师姓名李丽职称副教授2018年6月8日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已

2、经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:2018年6月8日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权云南师范大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。学位论文作者签名:指导教师签名:2018年6月8日2018年6月

3、8日摘要摘要“三农”问题是立国之本,是实现小康目标的关键,解决“三农”问题的重要途径之一便是开展农户信贷。21世纪以来,农村经济的发展伴随着农村信贷需求的日益增长,使得农户信贷逐渐在支持农村金融、促进农户增收、发展特色小镇和减小城乡差距等方面起到了至关重要的作用。农户信贷本质上是一种提供贷款服务,有借必有还,在农村风控监督体系不够完善的情况下,农户信用违约状况时有发生,如何切实有效地控制农户个体的信贷风险,评估农户个体的信用状况成为当务之急。针对农户信贷问题,目前的农村金融机构采取的风控措施仍然不够理想,本文基于这一情

4、况建立了一套新的信贷风险评估机制,以期优化改善信贷金融机构的管理体系,为农村信贷金融环境的稳定性和风险的可控性提供解决方案。当前用于农户小额信贷风险评估的技术方法也并不少见,尤其是农村地区,常用的还是专家主观评判法和统计判别法,诸如Logistic回归模型和Probit回归模型等。随着数据时代人工智能技术的引进,近年来逐渐出现了BP神经网络、遗传算法、聚类算法和支持向量机等方法。这些诸多方法的其中之一便是随机森林,随机森林方法当前主要应用于目标特征提取、图像识别和信号处理等工科领域,本文突破性的将其用于金融领域的信贷风

5、险评估,同时为了提高预测精度,本文利用AdaBoost算法进行强化,构建了一种AdaBoost-随机森林强分类器模型。本文首先从农户小额信贷风险评估理论出发,描述了农户小额信贷风险的特征与分类、农户小额信贷的发展历程和当前在信贷风险评估领域应用比较广泛的BP神经网络等技术模型,并通过MATLAB编程构建了AdaBoost-随机森林理论模型。然后本文进行了实证检验,分析了A省信贷风险的影响因素,建立了合理的指标体系,运用ROC曲线和AUC值对A省B地区的调研数据进行实证评估,并将AdaBoost-随机森林的实证结果与随机

6、森林和BP神经网络的实证结果进行对比。最后本文给出了实证结论和展望,AdaBoost-随机森林预测精度达到88.75%,比单一的随机森林模型的预测精度提高了19.50个百分点,比BP神经网络模型提高了16.83个百分点。I摘要关键词:AdaBoost;随机森林;农户小额信贷;风险评估;BP神经网络IIAbstractAbstractTheissueof"agriculture,ruralareasandfarmers"isthefoundationofestablishinganation.Itisthekeytoac

7、hievingthewell-offgoal.Oneoftheimportantwayssolvingthe"threeruralissues"istocarryoutthefarmerscredit.Sincethe21stcentury,thedevelopmentofruraleconomyhasaccompaniedthegrowingdemandforcreditinruralareas.Itmakesthecreditofruralhouseholdsgraduallyplayacrucialroleins

8、upportingruralfinance,boostingfarmers'incomes,developingcharacteristictownsandreducingthegapbetweenurbanandruralareas.Farmerscreditisessentiallyakindofloanservice.Und

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