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基于Transformer编码器和残差网络的信贷违约预测模型
被引量：
1
1
作者
张瑶娜
卓佩妍
+2 位作者
刘自金
刘炜
宋友
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第S01期324-329,共6页
针对传统信贷违约预测模型对高维稀疏类别特征缺乏有效处理,性能受到人工特征工程影响较大的问题,提出一种基于Transformer编码器和残差网络的信贷违约预测模型(TE-ResNet)。该模型首先利用嵌入层对类别特征进行处理,将它们转化为低维...
针对传统信贷违约预测模型对高维稀疏类别特征缺乏有效处理,性能受到人工特征工程影响较大的问题,提出一种基于Transformer编码器和残差网络的信贷违约预测模型(TE-ResNet)。该模型首先利用嵌入层对类别特征进行处理,将它们转化为低维度的稠密向量;然后将连续特征和嵌入后的类别特征连接,输入到堆叠的Transformer编码器中进行特征提取,捕捉输入特征之间的关系,得到有用信息的高层特征表示;最后使用结合了通道注意力机制的一维残差网络模型进行违约预测。在训练过程中,模型采用加权交叉熵损失函数,以解决信贷数据不平衡的问题。实验结果表明,与8种主流基准模型的最佳表现相比,TE-ResNet在LendingClub数据集、天池贷款数据集上的各项指标均有提升:AUC指标分别提升了0.58%和2.85%,F1-Score指标分别提升了0.85%和11.92%,G-mean指标分别提升了2.94%和16.19%。TE-ResNet能够提高信贷违约预测的性能,减少人工特征工程,实现端到端的学习。因此,TE-ResNet模型具有实际应用的潜力,并可为信贷业务提供更加精确和可靠的风险评估服务。
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关键词
深度学习
残差网络
TRANSFORMER
注意力机制
信贷违约预测
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职称材料
基于Logistic回归分析的上市公司信贷违约概率预测模型研究
被引量：
13
2
作者
杨蓬勃
张成虎
张湘
《经济经纬》
CSSCI
北大核心
2009年第2期144-148,共5页
本文利用Logistic回归分析建立了上市公司信贷违约概率预测模型,通过选取样本数据、测试数据、年度配比数据和反映公司的偿债、举债经营和运作资金的能力的15个上市公司财务指标,首先使用样本数据和测试数据对模型进行了分析和检验,其...
本文利用Logistic回归分析建立了上市公司信贷违约概率预测模型,通过选取样本数据、测试数据、年度配比数据和反映公司的偿债、举债经营和运作资金的能力的15个上市公司财务指标,首先使用样本数据和测试数据对模型进行了分析和检验,其次分别通过改变数据的配比方式、年度数据来观察模型预测分类结果,检验模型的历史预测能力,最后根据全文分析得出相关结论。
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关键词
LOGISTIC回归模型
信贷
违约
概率
预测
模型
财务指标
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职称材料
题名
基于Transformer编码器和残差网络的信贷违约预测模型
被引量：
1
1
作者
张瑶娜
卓佩妍
刘自金
刘炜
宋友
机构
北京航空航天大学软件学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第S01期324-329,共6页
基金
北航渤海大数据联合创新风控金融科技二期项目。
文摘
针对传统信贷违约预测模型对高维稀疏类别特征缺乏有效处理,性能受到人工特征工程影响较大的问题,提出一种基于Transformer编码器和残差网络的信贷违约预测模型(TE-ResNet)。该模型首先利用嵌入层对类别特征进行处理,将它们转化为低维度的稠密向量;然后将连续特征和嵌入后的类别特征连接,输入到堆叠的Transformer编码器中进行特征提取,捕捉输入特征之间的关系,得到有用信息的高层特征表示;最后使用结合了通道注意力机制的一维残差网络模型进行违约预测。在训练过程中,模型采用加权交叉熵损失函数,以解决信贷数据不平衡的问题。实验结果表明,与8种主流基准模型的最佳表现相比,TE-ResNet在LendingClub数据集、天池贷款数据集上的各项指标均有提升:AUC指标分别提升了0.58%和2.85%,F1-Score指标分别提升了0.85%和11.92%,G-mean指标分别提升了2.94%和16.19%。TE-ResNet能够提高信贷违约预测的性能,减少人工特征工程,实现端到端的学习。因此,TE-ResNet模型具有实际应用的潜力,并可为信贷业务提供更加精确和可靠的风险评估服务。
关键词
深度学习
残差网络
TRANSFORMER
注意力机制
信贷违约预测
Keywords
deep learning
residual network
Transformer
attention mechanism
credit default prediction
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于Logistic回归分析的上市公司信贷违约概率预测模型研究
被引量：
13
2
作者
杨蓬勃
张成虎
张湘
机构
西安交通大学经济与金融学院
西安电子科技大学经济管理学院
西安交通大学经济与金融学院陕
出处
《经济经纬》
CSSCI
北大核心
2009年第2期144-148,共5页
基金
国家自然科学基金(编号:70771087)
西安交通大学"985工程"二期项目"经济社会可持续发展中的金融创新研究"(编号:07200701)
文摘
本文利用Logistic回归分析建立了上市公司信贷违约概率预测模型,通过选取样本数据、测试数据、年度配比数据和反映公司的偿债、举债经营和运作资金的能力的15个上市公司财务指标,首先使用样本数据和测试数据对模型进行了分析和检验,其次分别通过改变数据的配比方式、年度数据来观察模型预测分类结果,检验模型的历史预测能力,最后根据全文分析得出相关结论。
关键词
LOGISTIC回归模型
信贷
违约
概率
预测
模型
财务指标
Keywords
Logistic regression model
credit default probability prediction model
financial indicator
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer编码器和残差网络的信贷违约预测模型
张瑶娜
卓佩妍
刘自金
刘炜
宋友
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Logistic回归分析的上市公司信贷违约概率预测模型研究
杨蓬勃
张成虎
张湘
《经济经纬》
CSSCI
北大核心
2009
13
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职称材料
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