基于多源数据的贷后风险指标学习与预测

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1、分类号：ＴＰ３１１单位代码！１０４２２密级；学号；２０１３１３３５２硕±学位论文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅ（专业学位）论文题目：基于多源数据的贷后风检指标学习与预测ＭｕｌｔｉｐｌｅＳｏｕｒｃｅＢａｓｅｄＰｏｓｔＬｏａｎＲｉｓｋＩｎｄｉｃａｔｏｒＬｅａｒｎｉｎｇａｎｄＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎ作者姓名巧梦甜培养单位软件学院专业名称软件工程指导教师孙宇清副教授合作导师２０１６年４月２０日原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经

2、注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。－－论文作者签名：畔日期：２０１６３２０气关于学位论文使用授权的声明本人同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的印刷件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可＾采用影印、［缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。（保密论文在解密后应遵守此规定）－－论文作者签名：导师签名Ｉ岸羣Ｉ：２０１６３２０；＿日期．

3、山东大学硕±学位论文目录斯要ＩＡＢＴＲＡＣＴＩＩＩｍｉｍｍｉ１１．研究背景１１．２问题描述３１．３本文工作４１４．论文结构４第２韋巧合多巧Ｓｆｃｉｉ的贷后风５２．１相关工作５．２２贷后风险管理流程优化６２．３面向贷后风险评估的多源数据融合７４２．基于多源数据的贷后风险评估框架８第３幸基于多巧Ｉｆｅｉｉ的贷后风险指掠学习１１３．１相关工作１１３．２基于多源数据的特征选择和有效性分析１２３１．２．基本概念１２３．２１２２．基于信息増益的属性相关性分析２３．．３概率

4、包裹式持征选择１３３．３１５行业数据和地区数据与贷后风险的关联性分析３．３．１贷后风险的行业关联性分析１５３．３．２地区经济指标的关联性分析１６３．４验证分析１７３４１．．数据集描述１７３．４１．２数据预处理８３．４．３指标有效性分析１９第４章基于巧动椅间宙口的贷后风隐预衡度型２５４．１信贷周期性模式分析２５４．２相关工作２５，Ｉ、－，．山东大学硕±学位论文４．３基于平滑移动窗口的贷后风险预测２７４．３．１风险预测学习器２７４．．３２基于滑动窗口的风险预测模型２

5、７４．４实验３０第５章基于不良样本反佩制的贷后风醜满３３５．１相关工作３３ｔ２不良数据样本的动态反馈分析３４５．２．１基于不良样本的数据筛选３４２５．．２基于粒子群的特征重要性优化３５ｔ３实验３６第６章总结与展望４０６．１本文总结４０ｔ２未来工作４１＃＃文巧４２親４５攻读硕±学侧赚与的项０４６山东大学硕；ｉｔ学位论文ＣＯＮＴＥＮＴＳ乂ｂｔｒａｃｔｉｎＣｈｉｎｅｓｅＩＡｂｔｒａｃｔｉｎＥｎｇｌｉｓｈＩｌｌＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１１１

6、ＲＢ１．ｅｓｅａｒｃｈａｃｋｇｒｏｕｎｄ２Ｐｌｉｉ１．ｒｏｂｅｍＤｅｓｃｒｐｔｏｎ３１３ＲｅａｈＣｏｎｔｔ４．ｓｅｒｃｅｎｈｉ１１．４Ｔｓｓ８１；１１１（：：１１化４Ｃｈａｐ１：ｅｒ２ＭｕｌｔｉｐｌｅＳｏｕｒｃｅｓＢａｓｅｄＰｏｓｔＬｏａｎＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＦｒａｍｅｗｏｒｋ．．．．５２．１ＲｅｌａｔｅｄＷｏｒｋ５２．２ＰｒｏｃｅｓｓｅｓａｎｄＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＢａｎｋＲｉｓｋＭａｎａｅｍｅｎｔ６ｇ２．３ＤａｔａＩｎｔｅｇｒａｔｅｄｏｎＰｏｓｔＬｏａｎＲｉｓｋＡｓｓｅ

7、ｓｓｍｅｎｔ７２．４ＰｏｓｔＬｏａｎ艮ｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＦｒａｍｅｗｏｒｋＢａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＳｏｕｒｓｅＤａｔａ８Ｃｈａｐｔｅｒ３ＩｎｄｉｃａｔｏｒＬｅａｒｎｉｎｇｏｆＰｏｓｔＬｏａｎＲｉｓｋＢａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＳｏｕｒｃｅｓ．１１３ｌ．１ＲｅａｔｅｄＷｏｒｋ１１３．２ＦｅａｔｕｒｅＳｅｌｅｃｔ