基于决策树的类别非平衡银行信贷风险预警建模研究

发布时间：2017-10-18 01:20

  本文关键词：基于决策树的类别非平衡银行信贷风险预警建模研究

  更多相关文章： 银行信贷风险 预警 ID3 SMOTE DSRA Bagging 分类

【摘要】：长期以来,金融市场的一个重要特征就是信贷风险的广泛存在,信贷风险作为一个全球性的问题,早已和银行体系融为一体,是银行业经营过程中不可回避的现实。随着社会经济的不断发展,经济体制改革的不断深入,破产企业的数量正在逐年增加,从而严重导致了银行信贷资产数目的不断扩大,由信贷而形成的不良资产数额以及所占的比例与全球各国相比都处于较差的水平,由此可以看出我国银行信贷风险对于全国的经济发展已经形成了一个巨大隐患。因此,如何通过建立银行信贷风险预警机制来降低信贷风险、提高信贷资产的质量是当前一个非常迫切的问题。本文在查阅、分析了大量银行信贷风险的发生、形成、危害以及处理等相关文献的基础上,对当前银行信贷风险管理中的预警管理所存在的问题进行全面分析,以期通过更科学以及更具有现实应用意义的研究方法来对银行信贷风险预警进行研究,并使研究成果在实际应用上有所提高。在处理方法上,主要是在财务分析理论、类别非平衡分析理论以及预警决策理论的基础上采用人工智能方法,数据挖掘技术以及其它相关科学的研究方法,对银行信贷风险预警的理论和方法体系进行研究。首先,在参考与分析了前人以1：l的平衡度来选取正负类样本数量的基础上,本文以1：3的比例来收集ST和非ST公司的样本数量,以一种类别非平衡的角度来研究该问题,更加符合实际性与合理性。然后,采用类别非平衡数据分类处理方法中较为经典的决策树(Decision Tree)算法、SMOTE采样方法、差异采样率重采样技术(DSRA)及Bagging技术相结合构造了DSB-ID3模型,并将DSB-ID3模型与单决策树ID3模型、基于过采样的决策树ID3模型(OS-ID3)以及基于过欠双重采样的决策树ID3模型(OUS-ID3)进行比较,分析其优劣势。最后,在实证研究过程中选取上市公司ST企业138家,非ST企业414家,并选取7个显著性财务指标,通过相关预处理得到实验初始数据。经过实证数据结果分析得出,DSB-ID3模型得到的G均值和F均值以及总的准确率都是最高的,且稳定性也是最好的。因此,本文提出的DSB-ID3模型在预警准确率上面相比前面几种模型有了显著提升,且该模型更具有实际应用价值。
【关键词】：银行信贷风险 预警 ID3 SMOTE DSRA Bagging 分类
【学位授予单位】：浙江师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.4
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 致谢9-10
• 一、绪论10-26
• (一) 研究背景及意义10-14
• 1. 研究背景10-12
• 2. 研究意义12-14
• (二) 国内外研究现状及发展动态14-22
• 1. 银行信贷风险预警建模研究现状14-18
• 2. 类别非平衡数据分类问题研究现状18-21
• 3. 当前研究评述及发展动态21-22
• (三) 研究内容和论文的组织结构22-23
• (四) 研究方法和技术路线23-24
• (五) 本文的创新之处24-26
• 二、基于决策树的银行信贷风险预警理论概述26-35
• (一) 信贷风险基础理论26-29
• 1. 信贷风险的界定26-28
• 2. 信贷风险的种类28
• 3. 信贷风险的特征28-29
• (二) 信贷风险预警基础理论29-31
• 1. 信贷风险预警的定义29-30
• 2. 信贷风险预警的理论基础30-31
• (三) 信贷风险预警的决策树模型原理31-35
• 1. 决策树算法的发展31-32
• 2. 决策树ID3算法的原理概述32-35
• 三、银行信贷风险预警的类别非平衡决策树模型构建35-44
• (一) 基于随机过采样技术的决策树ID3预警模型(OS-ID3)35-36
• 1. OS-ID3预警模型原理35
• 2. OS-ID3预警模型优缺点分析35-36
• (二) 基于过欠双重采样技术的决策树ID3预警模型(OUS-ID3)36-37
• 1. OUS-ID3预警模型原理36-37
• 2. OUS-ID3预警模型优缺点分析37
• (三) 基于DSRA,SMOTE及Bagging的决策树ID3预警模型(DSB-ID3)37-44
• 1. 差异采样率重采样技术(DSRA)37-38
• 2. SMOTE算法38-40
• 3. Bagging算法原理40-41
• 4. DSB-ID3银行信贷风险预警模型的原理41-42
• 5. DSB-ID3模型用于银行信贷风险预警的优点分析42-44
• 四、实证研究44-57
• (一) 数据来源44
• (二) 财务指标体系44-46
• (三) 评价指标选择46-47
• (四) 实验及建模过程设计47-48
• (五) 实验结果分析48-57
• 1. 图象判别分析48-53
• 2. 定量判别分析53-57
• 五、研究结论和未来展望57-59
• (一) 全文研究结论57
• (二) 模型应用存在的问题及展望57-59
• 参考文献59-65
• 攻读学位期间取得的研究成果65-66
• 致谢66-67
• 浙江师范大学学位论文诚信承诺书67-68

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本文编号：1052134