机器学习在金融风险管理中的应用.pdf

2 0 2 4年1期1 7 9 2 0 2 4年第4 6卷第1期机器学习在金融风险管理中的应用李瑞芬 姜宏敏作者简介:李瑞芬(1 9 9 1-),硕士,助教,研究方向为计算机科学与技术;姜宏敏(1 9 8 0-),本科,助教,主要从事计算机科学与技术研究。(郑州理工职业学院 郑州4 5 1 1 5 0)摘 要 文中以L e n d i n gC l u b数据集为基础,研究了基于多层感知器(M u l t i-L a y e rP e r c e p t r o n,ML P)的信用评估系统。首先,介绍了ML P模型的结构和数学基础,然后设计并实现了一个用于信用评估的ML P系统。通过在测试集上进行评估,得到了模型的准确度、精确度、召回率、F 1分数等性能指标。实验结果表明,ML P模型在L e n d i n gC l u b数据集上表现出色,具有较高的准确度和均衡的精确度、召回率,为金融风险管理提供了有力支持。关键词:多层感知机;信用评估;机器学习;风险管理中图分类号 T P 3 1 1.5A p p l i c a t i o no fM a c h i n eL e a r n i n g i nF i n a n c i a lR i s kM a n a g e m e n tL IR u i f e na n dJ I AN G H o n g m i n(Z h e n g z h o uI n s t i t u t eo fT e c h n o l o g y,Z h e n g z h o u4 5 1 1 5 0,C h i n a)A b s t r a c t B a s e do nt h eL e n d i n gC l u bd a t a s e t,t h i sp a p e r s t u d i e s a c r e d i t e v a l u a t i o ns y s t e mb a s e do nM u l t i-L a y e rP e r c e p-t r o n(ML P).F i r s t,t h es t r u c t u r ea n dm a t h e m a t i c a l b a s i so f t h eML Pm o d e l a r e i n t r o d u c e d,a n d t h e na nML Ps y s t e mf o rc r e d i te v a l u a t i o n i sd e s i g n e da n d i m p l e m e n t e d.T h r o u g he v a l u a t i o no nt h e t e s t s e t,t h em o d e l sa c c u r a c y,p r e c i s i o n,r e c a l lr a t e,F 1s c o r ea n do t h e rp e r f o r m a n c e i n d i c a t o r sa r eo b t a i n e d.T h ee x p e r i m e n t a l r e s u l t ss h o wt h a tt h eML P m o d e lp e r-f o r m sw e l l o nt h eL e n d i n gC l u bd a t a s e t,w i t hh i g ha c c u r a c ya n db a l a n c e dp r e c i s i o na n dr e c a l l r a t e,p r o v i d i n gs t r o n gs u p-p o r t f o r f i n a n c i a l r i s km a n a g e m e n t.K e y w o r d s M u l t i-l a y e rp e r c e p t r o n,C r e d i t e v a l u a t i o n,M a c h i n e l e a r n i n g,R i s km a n a g e m e n t0 引言一直以来,金融风险管理都是金融领域中的一个关键问题。随着金融市场的不断变化和发展,金融机构和投资者需要更加精确、可靠的工具来评估和管理风险1-3。近年来,机器学习技术在金融领域得到了广泛应用。研究者们已经开始探索如何利用机器学习算法来改进信用评估和风险管理机制4-6。然而,这些工作仍然存在许多未解决的问题和挑战。多层感知器(M u l t i-L a y e rP e r c e p t r o n,ML P)作为深度学习的一种形式,具有强大的非线性建模能力,可以应用于信用评估等金融任务7-8。本文深入探讨了ML P在金融风险管理中的应用,并对该领域的发展提出了有益的见解。文章旨在探讨机器学习中的ML P与信用评估之间的关系,并设计了基于ML P的信用评估系统,为金融风险管理领域提供了新的视角和方法。本文的主要内容包括以下几点:探讨ML P与信用评估的关系,分析ML P在金融风险管理中的潜在优势;设计和实现了基于ML P的信用评估系统;使用L e n d i n gC l u b数据集对所设计的系统进行测试和评估,以验证其性能和有效性;对实验结果进行分析和讨论,探讨ML P在金融风险管理中的应用潜力及可能的改进方向。希望通过本文研究,能为金融领域的风险管理提供新的方法,为机器学习在金融领域中的应用提供有力的支持,以提高金融决策的准确性和效率。1 基于多层感知器的信用风险评估1.1 多层感知机与信用评估多层感知机(ML P)的简化模型如图1所示。图1 多层感知机的简化模型ML P是一种基于神经网络的机器学习模型,被广泛应用于众多领域,其核心结构由输入层(I n p u tL a y e r)、隐藏层1 8 0 2 0 2 4年1期(H i d d e nL a y e r)和输出层(O u t p u tL a y e r)组成。在ML P模型中,输入层是模型的起点,代表着模型接受的外部信息(如图1中的x1,x2,x3等),这些输入变量会被送入ML P模型进行处理和分析。在ML P的核心结构中,隐藏层扮演着关键的角色。隐藏层神经元可以接收来自输入层的信息,并通过一系列权重和激活函数的变换来生成新的特征表示。这些隐藏层神经元之间的连接和权重调整是ML P模型的核心学习过程,它们的复杂关系允许ML P模型对输入数据进行非线性建模,以更好地捕捉数据的复杂性和关联性。最后,输出层则用于产生ML P模型的最终输出结果(如图1中的o1,o2等)。ML P在金融风险预测中的优势主要体现在其能高效地捕捉复杂的非线性关系,适应多维度的金融数据,并提供精确的风险估计,从而提高模型的准确性和鲁棒性。此外,ML P还具备强大的泛化能力,这有助于处理不同类型的金融产品和市场情景,使其成了金融风险预测中的有力工具。1.2 信用评估系统设计基于多层感知机的用户信用评估系统如图2所示。图2 基于多层感知机的用户信用评估系统本文设计的信用评估系统的结构包括3个关键层次,即输入层、隐藏层和输出层。其中,输入层可以接收来自不同源头的信息,包括银行客户的个人信息、贷款历史记录、经济指标等。这些信息被输入系统后,由隐藏层进行处理。隐藏层由两个神经元(隐藏层神经元1和隐藏层神经元2)组成,每个神经元负责对输入信息进行特征提取和转换。这里的神经元之间的连接具有一定的权重,这些权重通过模型训练进行调整,以优化系统性能。最终,输出层生成信用评分作为系统的输出结果,该评分可以用于评估客户的信用状况。信用评分是系统的最终决策,可以用于支持贷款批准、利率定价或其他金融决策。通过反向传播算法和梯度下降法,系统可以通过训练数据来学习并优化模型的权重和偏置项,以提供准确的信用评估结果。假设输入层接受包含n个特征的向量x,其中xi表示x中的第i个特征。这些特征经过加权和处理后,将被传递到隐藏层。在隐藏层中,对于每个神经元j,输入经过加权和与激活函数的组合进行处理,如式(1)、式(2)所示:zi=ni=1i,jxi+bj(1)oj=f(zi)(2)其中,i,j是连接输入xi与神经元j的权重,bj是神经元j的偏置项,f是激活函数(通常选择S i g m o i d,R e L U等)。在输出层中,每个神经元k产生的对应输出为yk,如式(3)、式(4)所示:zk=mj=1 k,joj+b j(3)yk=f(zk)(4)其中,k,j是连接隐藏层神经元j与输出神经元k的权重,b j是输出神经元k的偏置项。在该模型中,损失函数L表示模型的预测值与实际值之间的差异,如式(5)所示:L=1NNi=1(yi-yi)2(5)其中,N是样本数量,yi是模型预测的输出,yi是实际的目标值。该模型通过反向传播算法,根据损失函数的梯度来更新网络中的权重和偏置项,如式(6)式(9)所示:Li,j=2N(yi-yi)f(zk)k,j f(zj)xi(6)Lbj=2N(yi-yi)f(zk)k,j f(zj)(7)Lk,j=2N(yi-yi)f(zk)oj(8)Lbk=2N(yi-yi)f(zk)(9)使用梯度下降法来更新网络中的权重和偏置项,如式(1 0)式(1 3)所示:i,ji,j-Li,j(1 0)bjbj-Lbj(1 1)k,jk,j-Lk,j(1 2)bkbk-Lbk(1 3)其中,是学习率,其控制了参数更新的步长。2 实验与分析2.1 L e n d i n gC l u b数据集本研究使用L e n d i n gC l u b数据集9-1 0对系统进行训练和测试,该数据集被广泛应用于金融领域的研究。数据集的规模相对较大,包含了成千上万的样本,覆盖了多个时间段的数据,使研究者可以进行长期趋势和模式的分析。另外,该数据集还包含了丰富的贷款信息,如借款人的个人特征(信用评分、年收入、就业情况等)、贷款细节(贷款金额、贷款用途等)、贷款状态(还清、违约等)等重要变量。2.2 训练与测试(1)数据集划分将L e n d i n gC l u b数据集划分为训练集和测试集。本研移动信息2 0 2 4年1期1 8 1 究将大部分数据用于训练(约8 0%),剩余的部分用于测试(约2 0%)。在划分数据集时,需确保测试集的样本分布与整体数据集保持一致。(2)特征处理在训练和测试之前,对数据进行预处理和特征工程,包括缺失值处理、数据标准化或归一化、特征选择等,以确保模型的稳健性和准确性。(3)模型训练使用训练集来训练ML P模型。在训练过程中,可以通过交叉验证等技术来调整模型的超参数,以获得最佳性能。(4)模型评估使用测试集来评估ML P模型的性能。2.3 结果分析实验评估结果如表1所列,包括ML P模型在L e n d i n gC l u b数据集上的准确度(A c c u r a c y)、精确度(P r e c i s i o n)、召回率(R e c a l l)和F 1分数(F 1-s c o r e)。表1 实验评估结果指标数值准确度(A c c u r a c y)0.8 5精确度(P r e c i s i o n)0.8 8召回率(R e c a l l)0.8 2F 1分数(F 1-s c o r e)0.8 5由表1可得,模型在测试集上的准确度为0.8 5,表明模型在整体上表现良好;模型的精确度表示模型正确预测为正类别的样本占所有被预测为正类别的样本的比例,高达0.8 8的精确度意味着模型对于正类别的分类相对准确;召回率为0.8 2,其表示模型正确预测为正类别的样本占所有实际正类别样本的比例;F 1分数为0.8 5,这是精确度和召回率的调和平均值,综合了模型的准确度和覆盖能力,较高的F 1分数表示该模型在平衡精确度和召回率方面表现良好。综合来看,ML P模型在L e n d i n gC l u b数据集上取得了不错的性能表现,具有较高的准确度、精确度、召回率和F 1分数。然而,具体的性能评估还需要考虑实际应用场景和业务需求,以确定模型能否满足特定目标。如果需要进一步提高某一性能指标,可以通过调整模型参数或使用不同特征工程的方法来优化模型。3 结语本文在金融风险管理领域探讨了ML P模型的应用,特别是其在信用评估任务中的应用。通过设计和实现基于ML P的信用评估系统,并使用L e n d i n gC l u b数据集进行测试,证明了ML P在金融风险管理中的潜力。实验结果显示,ML P模型在高度复杂的金融环境中仍具有良好的准确性和稳健性。然而,需要强调的是,需要结合实际应用需求来确定模型性能评估结果的有效性。本文为金融领域提供了一种有效的工具,以提高信用评估的准确性,从而帮助相关人员和机构更好地管理金融风险。未来的研究可以进一步优化模型,考虑更多的特征工程和模型调整,以满足不同金融场景的需求。参考文献1李妍,樊舒.基于金融创新背景的金融风险管理策略J.现代商业,2 0 2 2(3 0):5 5-5 8.2李秀明.互联网消费金融风险管理研究J.北方经贸,2 0 2 2(1 0):8 5-8 7.3贺文文.金融科技在供应链金融风险管理中的应用J.现代商业,2 0 2 2(2 5):4 1-4 3.4徐劲,许 皓 玮,葛善 伟.运用 机器 学习 强 化银 行风 险 预 警J.中国金融,2 0 2 2(2):6 6-6 7.5杨凯森,付飞蚺.基于大数据的金融风险预警系统J.长春理工大学学报(自然科学版),2 0 2 1,4 4(1):1 3 5-1 4 2.6徐怡.机器学习在金融风险管理中的应用探析J.安顺学院学报,2 0 1 9,2 1(5):1 1 0-1 1 4.7夏国恩,唐琪,张显全.改进的多层感知机在客户流失预测中的应用J.计算机工程与应用,2 0 2 0,5 6(1 4):2 5 7-2 6 3.8黄培松,屈巍,贾正阳,等.基于多层感知机的5 G潜在客户预测J.电脑编程技巧与维护,2 0 2 2(5):7 4-7 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