信用评估中的特征选择方法研究

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1、信用评估中的特征选择方法研究熊志斌华南师范大学数学科学学院华南师范大学金融工程与风险管理研宄所特征（变量）选择是信用评估屮常用的一种数据降维技术，然而传统的棊于相关性的特征选择方法（CFS）在计算变量间相关系数时，本质上是一种线性分析方法，无法有效处理非线性关系的数据，导致不能准确估计变量间相关性的大小。木文在分析CFS方法的基础上，引入Gebelein最大相关系数（GMC）,提出了一种非线性相关性特征选择方法基于Gebelein最大相关性特征选择方法（GCFS）。在此基础上，结合支持向量机（SVM）技术，构建了GCFS-S

2、VM评估模型。该模型能有效地识别变量间的非线性相关关系，更真实估计变量间相关系数大小，从而筛选出最优变量子集，最终提高模型评估预测能力。为验证本文所提方法的效果，通过对两个公开的信用数据集的实证研究，结果表明：与其他方法相比，本文提出的GCFS方法能显著改善信用评估模型预测性能，提高模型判别能力，本研宄成果也为信用评估模型的构建提供Y—种新的思路和有益的参考。关键词：信用评佔;特征选择;GMC;支持向量机;基金:广东省哲社科“十一五”规划项目”基于群优化模糊神经网络的信用风险评估模型与应用研究”（项目号:090-18）Res

3、earchonFeatureSelectionMethodinCreditEvaluationXiongZhibinSchoolofMathematics，SouthChinaNormalUniversity;Abstract：Feature(variable)selectionisoftenusedincreditevaluationasadimensionreductiontechnique.However,thetraditionalcorrelation-basedfeatureselection(CFS)isali

4、nearanalysismethodwhencalculatingthecorrelationcoefficient,itcannotdealefficientlywithnonlincarlycorrelatedvariables.Thispaperpresentsanimprovedapproachofnonlinearcorrelation-basedfeatureselectionGebelein'smaximalcorrelation-basedfeatureselection(GCFS)，basedonanaly

5、sisofCFSandGebelein’smaximalcorrelation(GMC)，torealizethedatareduction.Furthermore,anintegratedmodel,GCFS-SVMmodel,ispresentedcombinedGCFSwithsupportvectormachine(SVM)•Theproposedmodelcaneffectivelydetectthenon-linearrelationshipbetweenvariables,givesagenuinemeasur

6、eofdependenceandimprovesthemodelperformance.Forverification,twopubliccreditdatasetsareusedtotesttheperformanceoftheproposedmodel.Theresultsshowtheproposedmodelcanachieveabetterperformancethanthemodelsbasedtraditionalapproach.Theresearchresultsalsoprovideanewideaand

7、usefulreferenceforcreditriskmanagement.Keyword：CreditEvaluation;FeatureSelection;GMC;SupportVectorMachine;一、引言及相关文献评述近几年来，无论是次贷危机还是欧债危机，它们都有个共同特征:企业（或个人）因财务状况恶化而导致的信用风险急剧增大，从而导致资本市场的剧烈波动，进而给投资者、金融机构等带來巨大损失，也给相关金融机构和监管当局的风险管理带来极大冲击。而评判信用风险管理水平的高低，尤其是对商业银行等金融机构来说，一个重

8、要的体现就是看其对贷款客户（包括个人和企业）的信用能否做出准确的评估，从而做出正确的决策，达到既提高自身盈利能力，又能有效控制风险损失的目的。因此，如何提高信用评估的冇效性也是商业银行和相关金融机构所最关心的课题之一。目前信用评估研宄方法主耍有两类:一是基于统计回归分析技术的信用风险评估模