针对如何基于不平衡信贷数据对借贷人的信用进行合理准确地评估问题,基于个人信用的统计数据,提出了一种新的个人贷款信用风险的评估方法。首先,构建了个人贷款信用风险评估指标体系,结合IV模型,对各特征进行重要性分析。其次,结合模糊数学理论,设计了一种基于异类类内超平面的隶属函数。最后,结合支持向量机,构建了一种新的个人贷款信用风险评估方法——基于异类类内超平面的模糊支持向量机。结果表明:个人贷款信用风险评估的可用额度比值、逾期30～59天的次数、逾期90天及以上次数以及逾期60～89天次数这4个指标的IV值均大于0. 3,重要性较强,表明对贷款人的信用评估影响较大;所设计的隶属函数能对不同样本赋予不同权重,可充分体现不同样本的重要性;基于异类类内超平面的模糊支持向量机在一定程度上可以提高贷款人的信用风险评估精度,证明了该方法的有效性和可行性。

1 支持向量机简介
2 基于异类类内超平面距离的隶属函数
3 基于异类类内超平面的模糊支持向量机
4 实验
4.1 模型评估指标
4.2 基于UCI数据集的实验
4.3 个人信用评估中的应用
5 结论