📊 金融数据分析与建模专家 金融科研助手 | 论文指导 | 模型构建

✨ 专业领域：

金融数据处理与分析
量化交易策略研究
金融风险建模
投资组合优化
金融预测模型开发
深度学习在金融中的应用

💡 擅长工具：

Python/R/MATLAB量化分析
机器学习模型构建
金融时间序列分析
蒙特卡洛模拟
风险度量模型
金融论文指导

📚 内容：

金融数据挖掘与处理
量化策略开发与回测
投资组合构建与优化
金融风险评估模型
期刊论文
 

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（1）针对实际研发信用评分模型时面临的特征工程环节复杂低效的问题，进行了面向消费金融结构化数据的特征工程方法研究。首先，基于对现有不成体系特征工程方法的归纳总结和补充细化，提出了一个面向消费金融场景、针对结构化数据的特征工程技术框架。该技术框架共包括数据预处理、特征构造、特征提取、特征选择、特征监控五个部分。在此基础上，针对框架中特征构造环节，提出了“面向结构化数据的自动特征构造算法”，解决了结构化数据的自动特征构造问题，克服了人工构造特征时常发生的维度不全和遗漏等问题。同时，针对框架中的特征选择环节，提出了一种“基于集成学习的融合式特征选择算法”，实现了有效特征的快速筛选，解决了因特征维度过高导致的样本分布稀疏问题，且能够避免因特征高相关性所导致的模型过拟合。实验结果表明，与传统方法相比，这两种算法均提高了机器学习模型在真实信贷数据集上的风险预测能力

。

（2）针对信贷数据样本中存在的样本选择偏差和类别分布不平衡问题，提出了类别不平衡条件下基于图半监督拒绝推断的信用风险评估方法。该方法通过融合Borderline-SMOTE算法和基于Mahalanobis距离的标签扩展算法来解决类别不平衡条件下拒绝样本的标签推断问题，并通过引入XGBoost和Light GBM等集成学习模型，形成了一个多模型融合的信用评分算法框架。实验结果表明，该方法的信用风险预测性能优于多种传统模型

。

（3）针对高维数据情形下特征工程复杂低效、样本选择偏差及类别不平衡更加难以解决的问题，提出了基于CWGAN-GP的多任务学习信用风险评估方法。该方法首先通过一种基于Wasserstein距离的、带惩罚项的条件生成式对抗网络来学习贷款客户总体的统计分布，实现对接受样本中少数类的过采样。然后，使用深度多任务学习模型同时训练过采样后的接受样本与无标签的拒绝样本，从新的视角解决了拒绝推断问题。此外，通过引入词嵌入技术，实现了对原始高维特征的快速特征提取，降低了特征工程的复杂度。最终，形成了一个基于深度学习的端到端信用评分模型。实验结果表明，该模型有效提升了对借款人信用风险的预测能力

data = readtable('credit_data.csv'); % 读取信用数据

% 数据预处理
X = table2array(data(:, 1:end-1)); % 特征矩阵
y = data.DefaultValue; % 违约标志

% 数据标准化
X = (X - mean(X)) ./ std(X);

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X, 1), 'HoldOut', 0.3);
idx = cv.test;
X_train = X(~idx, :);
y_train = y(~idx);
X_test = X(idx, :);
y_test = y(idx);

% 构建随机森林模型
num_trees = 100;
rf_model = TreeBagger(num_trees, X_train, y_train, 'Method', 'classification');

% 预测
y_pred = predict(rf_model, X_test);

% 评估模型
accuracy = sum(y_pred == y_test) / numel(y_test);
fprintf('违约预测准确率: %.2f%%\n', accuracy * 100);