基于不平衡数据处理与加权软投票异质集成的农户贷款违约风险预测.docxVIP

基于不平衡数据处理与加权软投票异质集成的农户贷款违约风险预测

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.4技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1不平衡数据处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2加权软投票异质集成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3农户贷款违约风险预测研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1数据收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3特征选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.4不平衡数据处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

基于不平衡数据处理的农户贷款违约风险预测模型．．．．．．．．．．．15

4.1平衡技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2加权软投票异质集成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2.1加权软投票．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2.2异质集成方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1实验环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2实验流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3.1不同平衡技术效果比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3.2加权软投票异质集成方法效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.3.3模型综合性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.1结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.2结论与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

7.1主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.2研究局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.3进一步研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

1.内容综述

随着我国农村金融市场的不断发展和农业现代化进程的推进，农户贷款业务逐渐成为银行和金融机构的重要业务之一。然而，在农户贷款业务中，贷款违约风险是一个不可忽视的问题。为了降低违约风险，提高贷款审批效率，本文提出了一种基于不平衡数据处理与加权软投票异质集成的农户贷款违约风险预测方法。

近年来，不平衡数据在各个领域的应用越来越广泛，尤其在金融领域，由于借款人的违约行为导