本文是一篇计算机论文，本文提出的DDKBSE模型都能够有效地预测信贷违约问题，能够显著提高不平衡信贷数据的分类性能，从而有效减少违约用户对信贷业的影响。
第一章 绪论
第一节 研究背景及研究意义
一、研究背景
近年来，伴随消费和市场经济的蓬勃发展，企业在市场经济上的地位日益重要，不仅承担着现金储蓄、贷款和金融投资等职责，而且要应对日益加剧的波动性经营风险，以确保金融安全。因此，各大金融机构都在努力加强风险管控，以确保市场经济的稳定增长。其中，金融机构的重要经营风险源自贷款[1]，而这种经营风险也是导致金融机构破产或其他重大风险事件的最重要原因。因此，金融机构应当加强对贷款的管理，以确保银行业务的安全和可继续地蓬勃发展。
信用风险是指金融机构客户可能会因违规而造成信贷不能收回，从而造成呆账。在企业的经营过程中，风控机构的重要性日益凸显，风控机构的工作对于保障银行业务的安全性和高效性至关重要。随着贸易对方贷款信用质量的下降，私人信贷、住房信贷、企业信贷等其他投资项目的不良贷款数量急剧上升，引起短期流动性风险的出现，最终引起银行倒闭，给经济带来了极大的损失[2]。因此，对信用违约风险进行准确的评估和预测是极为重要的。
由于科技的飞速发展，及征信机制的不断完善[3]，银行纷纷投入线上信贷业务，并在几年的发展过程中不断改进，为银行带来了巨大的利益。伴随互联网时代的来临，国内消费信贷市场正在迅速发展，具有巨大的潜力，银行纷纷转向消费金融领域，积极投资建立子公司，消费贷在短短数年内迅速扩大业务规模，在国内互联网信用金融市场上占据了一席之地，填补了银行贷款服务的空白。近几年来，中国人均消费支出增长迅猛，消费金融公司也在这种环境下迅速发展壮大，为消费者带来了方便快捷的消费行为服务，完成了居民消费金融行业的全面覆盖，这些网络消费行为贷比传统放款更为灵活性、轻松，时限更短，额度更低，这些优势促使这些服务方式在市场上脱颖而出。近几年来，国内消费贷的发展迅猛，从最初的萌芽阶段迅速发展至今，贷款规模也几乎翻了一番，取得了惊人的成就。
第二节 国内外研究现状
一、信贷违约风险预测研究现状
在信用风险评估领域，不平衡数据的存在会导致信用机构无法准确识别“坏客户”和“好客户”，从而给企业带来巨大的损失风险。因此，夏利宇等人[11]提出，改进模型以更好地分类不平衡数据，已成为信用评级领域的一项重要研究课题。
在现代金融市场，主要有4种现代信用风险量化模型被广泛应用于信贷风险评估，分别是：CreditMetricsTM、KMV、CreditRisk+、CPV模型，它们的模型建立基础有所不同，对风险评估的重点关注因素也有所不同，其中我国有学者使用了多因素信用风险量化模型CPV（Credit Portfolio View）进行商业银行信贷风险的评估[12]，此模型为多因子模型，用选定的多项指标来拟合宏观经济指数，进而进行商业银行信贷违约率的预测，而CPV也存在不足和局限性，此模型要求有完备可靠的违约数据，而由于违约信息只占全部信息的少部分，不利于模型中条件违约概率的确定，也没有考虑如债务的剩余期限等影响，只依赖宏观经济因素决定了信用等级转移概率，影响模型的评估效果。我国还有学者使用了KMV模型进行信贷风险领域的研究[13]，KMV模型是一种使用期权定价度量违约概率的方法，使用违约点和违约距离计算违约概率。而4种现代信用风险量化模型中，应用有效性评价指标的选取有主观性和人为因素，缺乏统一标准[14]，在让客户对评估结果的信服度上还是有所欠缺的，并且随着互联网金融的快速发展，海量的信贷数据有高维性和多重来源的特点[15]，远远超出了现有信用风险量化模型的处理能力，对此情况，人工智能及算法模型在现代互联网金融信贷领域的使用变得有应用的实际意义。
第二章 相关理论介绍
第一节 不平衡数据分类方法
当数据样本中的某个类与另一种类信息分布不均时，就会出现信息类不平衡的情况，这种情况下，个别类的影响力较弱，而多数类的影响力则较强，机器学习算法更倾向于多数类的学习和识别，从而导致个别类样本更容易出错。学习不平衡数据需要从分布不均匀的数据集中提取有用信息，这对于预测模型来说是一种挑战，因为大多数机器学习算法都假定每个类别的取样总量相同。由于取样总量较少，建模的预期效果受到了相当程度的影响，尤其是在分类错误方面，这种影响更加明显。因此，构建数据分析集时，必须考虑到样本数量较少的类别，以确保建模能够更准确地预测出错误信息。通常来说，少数类是多数研究领域的重点关注对象，但是由于数据类的不平衡性，机器学习算法在识别这些类时效果不佳，因此如何处理这种类数据信息不平衡问题成为一项迫切需要解决的挑战。
当前,关于不平衡数据集的分类问题,方法主要分为2大类，分别是数据预处理和分类模型两个方面。
一、数据预处理技术
在数据集不均衡的情况下，极少数类样本的数据信息量往往根本无法与大多数类样本的数据信息量相对抗，从而使得极少数类信息被大部分多数类样本数据信息所压倒，从而使得极少数类被误分，甚至被完全忽略。研究人员希望通过数据重采样来减少少数类样本与多数类样本之间的不平衡，以便更好地适应大部分场景的分类。重采样是一种有效的不均匀数据处理方法，它根据采样方式的差异，将统计结果分成三类：欠采样、过采样和混合采样。
第二节 深度强化学习算法
一、强化学习
近年来，强化学习已成为一种广泛应用的智能学习模型，它可以用于解决各种复杂的实际问题，如电子游戏、人工智能、主动驾驶、计算机通信、推荐信息系统和医疗等，从而提高效率和准确度。由于快速发展和能力的持续提高，强化学习获得了极大的胜利，AlphaGo和AlphaZero便是其中最为明显的成果。
强化学习交互机制，在学习时，保持时刻与与环境交互的状态，每次迭代过程都会获取经验数据，再利用该经验数据进行自我学习[86]。强化学习的基本要素包括智能体、行动、奖赏、状态和环境等，其中智能体按照本身当前的状态s进行工作，采取一个动作a，与周围环境互动后，将获得即时的奖赏r，智能体在下一个状态s中，会重复上述行为，直至达到终止状态，这一过程被称为一个情节。
通过智能体与环境互动获取的经验样品，将以(st,at,rt+1,st+1)的结构存储在经验缓冲池中，以便在网络训练中重复利用这些样品，从而提升模型的性能。
在强化学习中，智慧体与周围环境的交互可以通过马尔科夫决策过程(MDP)来模拟。MDP是一种基于马尔科夫原理的决策思想，它假定在给定当前状况和过去所有态势的情形下，未来态势的条件概率分布只取决于当前状况，而不受过去态势的影响。
通常将强化学习问题定义为包含4种元素S,A,R,P的四元组，四元组中:
(1)S代表Agent的所有状态，st为Agent在t时刻的状态情况；
(2)A代表Agent的所有动作，at为Agent在t时刻的动作；
(3）R:S×A→R代表奖励函数，R为Agent在状态st中进行at反馈的奖励多少；
(4)P:S×A×S→[0,1]是一个状态迁移函数，它描述了智能体在t时刻从一个状态st转移到另一个状态st+1的可能性，可以用一个公式来表示： st+1~P(st,at)。
第三章 融合采样算法的不平衡数据分类研究....................................23
第一节 预采样算法改进...................................23
一、 算法设计.............................24
二、 算法实验.......................................24
第四章 融合深度强化学习的分类模型.........................33
第一节 模型构建意义...........................................33
第二节 深度强化学习模型构建................................33
第五章 信贷违约预测模型实验及结果分析.............................41
第一节 实验环境...............................41
第二节 实验数据.................................42
第五章 信贷违约预测模型实验及结果分析
第一节 实验环境
在本实验中，采用的是基于CPU Intel [email protected] GH的keras深度学习平台，配备了CPU Intel [email protected] GH、8 GB RAM和GPU NVIDIA GeForceGTX 960M的GPU，并采用了Sklearn和imblearn库，python版则为3.7，以及Win64位技术。 表5.1显示了DDKBSE深度强化学习模型中各个超参数的精确设置。
为了提高训练效率，对参数进行了调整。对于防止网络进入部分最优，本文实验选用了Adam调整器，并将学习率设定为0。这样可以有效地降低训练中的不稳定性。为了提高实验效率，采取了批次自动更新的方法，一次从经历池中挑选小批次的样品完成网络参数自动更新。本文实验将经历池容积设定为1000，批次设定为128。同样，设定折扣因子为0.8，并将动态选择策略的参数e从1逐步降低到0.01，衰减步长设定为0.0001。这样，由于e的降低，智能体随机选择动作的几率也会逐步降低。
第六章 总结与展望
面对海量的信贷数据，提高模型与算法对信贷客户风险评估的精确性，是银行业亟待解决的关键问题。信贷用户数据集本身存在数据不均衡问题，评价信贷用户违约预测模型的好坏更看重的是模型对违约用户判别的准确性。银行业拒绝贷款的理由必须是基于business，不可以是性别、种族、年龄。因此这类任务往往需要模型给出的结果具有可解释性，而传统的深度学习方法一般很难解释，造成一定的应用困难。
本文首先介绍了信贷违约预测模型研究的背景与意义，并对目前国内外学者对此领域的研究现状进行概括。在第二章，概述了相关理论。在第三章，提出了结合改进后的KBorderline Smote预采样处理的不平衡数据分类模型思想，对传统的Easyensemble算法进行优化提升，并提出了KBS—EasyEnsemble算法，接着，在信贷数据清洗后，采用传统Easyensemble、XGBoost、Bagging、BalanceCascade和融合采样算法改进的KBS—EasyEnsemble方法进行实验，通过对比两组不同不平衡率的信贷数据，可以发现KBS—EasyEnsemble算法在信贷决策领域表现出了更优越的性能。接着说明了融合深度强化学习的信贷违约预测模型的构建意义，接着介绍了该模型的构建思路和技术路线及评价指标。在第五章介绍了融合深度强化学习的分类模型的实验环境，接着介绍了实验所用到的四个信贷领域不平衡数据集，对不平衡数据集的不平衡率做出一定的调整，以便对照分析算法在不同不平衡率下的效果，本文分别采用传统Easyensemble、XGBoost、Bagging、BalanceCascade和KBSE与融合深度强化学习的信贷违约预测模型DDKBSE方法在4种公开信贷数据集上进行实验对比。经过DDKBSE信贷违约预测模型的实验分析，结果表明，与其他四组传统分类模型相比，DDKBSE模型在信贷违约预测任务中表现出了显著的提升，而且，它的效果优于未融入深度强化学习思想的KBSE模型。
参考文献（略）