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稀疏组Lasso方法在个人信贷风险评估中的创新应用与效能研究

一、引言

1.1研究背景与动因

随着我国经济的快速发展和居民消费水平的日益提高，个人信贷业务在金融市场中占据着愈发重要的地位。个人信贷业务作为商业银行零售业务的关键组成部分，不仅为消费者提供了实现各类消费需求和投资需求的资金支持，推动了消费市场的繁荣，还成为商业银行实现盈利和风险管理的重要渠道。根据相关统计数据显示，我国个人信贷业务余额已超过10万亿元，中国商业银行个人信贷市场规模从2014-2023年保持着稳定的增长态势，市场发展势头强劲。其业务类型丰富多样，涵盖了个人住房贷款、个人汽车贷款、个人消费贷款、个人经营性贷款等多个领域。

然而，个人信贷业务在蓬勃发展的同时，也面临着诸多风险挑战。由于个人客户的收入水平和还款能力存在较大的不确定性，相较于企业信贷市场，个人信贷市场的信用风险更高。一旦借款人出现违约情况，金融机构将面临贷款无法收回的损失，进而可能影响金融体系的稳定。除此之外，随着互联网金融的快速崛起，越来越多的金融机构和科技公司涌入个人信贷市场，市场竞争日益激烈。在这种环境下，金融机构为了拓展业务，可能会降低信贷标准，从而进一步增加了信贷风险。

因此，对个人信贷风险进行准确评估显得尤为重要。精准的风险评估不仅有助于金融机构提前识别潜在风险，及时采取有效的风险控制措施，减少贷款损失，还能提高信贷业务的效率和质量，保障金融机构的稳健运营。同时，这也有利于维护金融市场的稳定秩序，促进个人信贷业务的健康可持续发展。

传统的信用风险评估方法，如专家评分模型、基于线性回归或逻辑回归的模型等，在处理复杂非线性关系和高维度数据时存在一定的局限性。在大数据时代，个人信贷数据呈现出海量、高维的特点，包含了众多的变量和维度，如借款人的信用历史、财务状况、行为特征、消费习惯等。传统方法难以从这些复杂的数据中准确挖掘出与信用风险相关的关键信息，导致风险评估的准确性和可靠性不高。为了解决高维数据处理中的难题，诸多降维技术应运而生，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），它们能够将原始高维数据映射到低维子空间，保留主要信息的同时减少维度；基于稀疏表示的方法，如LASSO和稀疏主成分分析（SparsePCA），通过引入稀疏性约束来选择最重要的特征，降低数据维度并防止过拟合。

Lasso回归（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，LASSO）作为一种线性模型正则化方法，由RobertTibshirani于1996年提出。它在传统线性回归模型的基础上，引入了L1范数作为正则化项，能够有效地解决多重共线性问题，促进特征选择。在个人信贷风险评估中，Lasso回归可以从众多的特征变量中筛选出对违约概率影响最大的关键特征，减少模型的复杂度，提高模型的预测能力和解释性。然而，当特征之间存在群组结构时，Lasso回归可能会过度选择其中一个特征而忽略其他相关特征，即出现“群组效应”。

为了克服Lasso回归的这一缺陷，稀疏组Lasso方法应运而生。稀疏组Lasso方法不仅能够实现特征选择，还能考虑特征之间的群组结构，将同一群组内的特征作为一个整体进行选择或剔除，从而更有效地处理具有群组结构的数据。在个人信贷风险评估中，许多特征往往具有明显的群组结构，例如，借款人的财务状况特征可以分为收入、支出、资产、负债等群组；信用历史特征可以分为信用卡还款记录、贷款还款记录等群组。将稀疏组Lasso方法引入个人信贷风险评估领域，能够更好地挖掘数据中的潜在信息，提高风险评估的准确性和可靠性，为金融机构的信贷决策提供更有力的支持。

1.2研究价值与实践意义

在金融机构风险控制层面，本研究具有至关重要的作用。个人信贷业务是金融机构的核心业务之一，其风险状况直接关系到金融机构的资产质量和盈利能力。通过将稀疏组Lasso方法应用于个人信贷风险评估，金融机构能够更精准地识别出高风险借款人，提前采取风险防范措施，如拒绝贷款申请、提高贷款利率、增加担保要求等，从而有效降低违约损失。同时，该方法还能帮助金融机构优化信贷资源配置，将有限的资金投向信用状况良好、还款能力较强的借款人，提高资金使用效率，增强金融机构的市场竞争力和抗风险能力。

从信贷市场稳定角度来看，准确的个人信贷风险评估是维护信贷市场稳定运行的关键。当金融机构能够准确评估信贷风险时，市场上的信贷资源将得到更合理的分配，避免因信贷过度集中或错配而引发系统性风险。此外，稳定的信贷市场有助于促进消费和投资，推动实体经济的发展。例如，在房地产市场中，合理的个人住房贷款风险评估能够避免房地产泡沫的过度膨胀，保障房地产市场的平稳健康发展，进而维护整个经济体系