2022年6月21日下午，西北农林科技大学信用大数据应用研究中心主任，经济管理学院教授、博士生导师石宝峰教授应邀做客第166期紫荆学术论坛，为我院师生呈现了一场题为“非均衡数据下农户小额贷款信用风险评估研究”的精彩学术讲座。本次讲座采用腾讯会议进行，由我院周超副教授主持。

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针对信用评价违约、非违约样本比例失衡，容易出现评价模型对非违约样本识别过度，对违约样本识别不足的问题，石宝峰教授提出了两种处理方法：一是将图像识别中得以广泛应用的焦点损失Focal Loss函数引入信用评价，构建Focal Loss修正交叉熵损失函数的信用风险评价模型；二是利用标签分布交叉熵（LDAMCE）函数对反向传播神经网络（BPNN）交叉熵损失函数进行改进，构建了BPNN-LDAMCE的信用风险评估模型。石宝峰教授基于多模型对比和中国某金融机构农户小额贷款数据，证实了两种模型处理方法的有效性。在此基础上，利用UCI公开的中国台湾、德国、澳大利亚信贷数据，验证了模型的稳健性。石宝峰教授的研究表明，上述两种信用评价模型既可提升对违约样本的预测性能，也可缓解直接加权的非均衡评级模型对非违约样本识别造成的不利影响。石宝峰教授的研究为不均衡样本信用风险评估提供了新思路。

讲座结束后，石宝峰教授同各位老师、同学们进行了更进一步深刻、细致的探讨，并就大家所提出的研究中涉及的模型构建方法、样本特征与选择、论文选题、写作构思等问题，分享了自己的观点和见解。与会师生通过此次报告了解并掌握了独特的农村金融研究方法和视角，收获颇丰。

图/文  周  超

责任编辑  董晓玲

审定  黄  松