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基于改进支持向量机的信用风险建模研究的中期报告
一、研究背景和目的
随着全球化和市场化进程的加快，银行等金融机构的信用风险管理工作越来越受到关注。信用风险是指金融机构因借款人或发行人未能按照约定的条件履行义务而遭受的潜在经济损失。为了降低信用风险带来的风险损失，金融机构需要对风险进行评估和管理。
传统的信用风险评估方法主要基于统计分析和经济学模型，但这些方法往往不能处理大量非线性、高维度和高度不平衡数据，限制了模型的准确度和效率。基于此，支持向量机(SVM)作为一种新兴的机器学习方法，因其具有高精度和强泛化能力，被越来越多地应用于信用风险建模领域。
本研究旨在通过改进SVM模型，提高其在信用风险建模中的表现，以更好地满足金融机构对于信用风险的评估和管理需求。
二、研究内容和进展
1.数据预处理
本研究使用了Kaggle提供的LendingClub贷款数据集作为研究对象，包括39个属性和887,379个样本。由于该数据集存在缺失值和异常值，因此需要经过数据清洗和特征选择等预处理操作。
经过分析，我们采用了以下方法进行数据预处理：
（1）删除缺失值占比较大的特征和样本；
（2）对缺失值较小的特征采用均值填充或中位数填充；
（3）对数值型变量进行标准化处理，使其均值为0，方差为1；
（4）对分类型变量进行独热编码处理，将其转化为二进制形式。
2.SVM模型建立和训练
本研究采用改进后的SVM算法进行模型建立和训练，其中改进的方法包括交叉验证、网格搜索、核函数优化等。通过交叉验证可以提高模型泛化能力，通过网格搜索可以优化模型超参数选择，通过核函数优化可以提高模型分类效果。
3.模型评估和比较
本研究采用多种指标对SVM模型进行评估和比较，包括准确率、精确率、召回率、F1值、AUC等。通过与其他传统的信用风险评估方法如逻辑回归、决策树等进行比较，可以得出SVM模型在整体准确度和泛化能力方面的优势。
三、研究意义和展望
本研究通过改进SVM模型，提高其在信用风险建模中的表现，为金融机构的信用风险管理提供了一种新的思路和方法。未来的研究可以深入探讨SVM的内核函数选择和参数调优等问题，进一步提升其分类效果。