Lasso-Logistic个人信用违约预测模型研究

"这篇文档是关于‘东证期货杯’全国大学生统计建模大赛的一份参赛作品，由中南财经政法大学的团队完成，利用Lasso-Logistic方法构建个人信用违约预测模型。团队在处理数据时采用了众数插补法来填补人口特征的缺失值，通过聚类分析和分层抽样平衡样本。模型建立后，通过对比Lasso-Logistic模型与BP神经网络模型，显示Lasso-Logistic模型在加入欺诈记录变量后，不仅提高了预测准确率，而且具有更好的外推性。" 文章内容深入探讨了个人信用违约预测的关键步骤和方法。首先，研究者构建了一个包含人口特征、资产负债状况、信用历史和信用行为四个维度的个人信用评估指标体系，总计27个指标。在数据预处理阶段，针对数据的缺失问题，采用了众数插补法，这是一种常见的填充缺失值的技术，适用于数值型且分布相对稳定的变量。 接下来，为了平衡违约和非违约样本，研究者运用了聚类分析来理解样本间的相似性，然后采用分层抽样策略确保各类别的样本数量均衡，这有助于减少模型的偏差并提高模型的泛化能力。抽样后的样本集共包含3750个样本，其中80%用作训练集，剩余20%用于测试模型的性能。 模型构建部分，研究团队选择了Lasso-Logistic回归，这是一种结合了Lasso正则化和逻辑回归的模型，Lasso正则化通过限制模型参数的大小，可以实现变量选择和模型简化，有助于防止过拟合。同时，他们还构建了BP（Back Propagation）神经网络模型作为对比，BP神经网络在处理复杂非线性关系时表现出色。 通过对比两个模型的预测效果，发现Lasso-Logistic模型在加入欺诈记录变量后，预测准确率显著提升，分别在训练集和测试集上达到了79.47%和75.33%。相比之下，BP神经网络虽然在训练集上的预测准确率为86.17%，但在测试集上的表现（73.37%）略逊一筹，表明Lasso-Logistic模型在样本外的预测性能更优，具备更好的泛化能力。 总结来说，这篇论文展示了如何利用Lasso-Logistic模型进行个人信用违约预测，强调了数据预处理、样本平衡以及欺诈记录变量在模型优化中的重要性，对于理解和改进个人信用评估系统提供了有价值的见解。