随着中国经济下行压力的增大,金融市场环境逐步恶化。企业间竞争变得越发激烈,同时企业进行外部融资的成本也在不断增加,导致市场中的企业贷款频繁发生违约。一方面,企业贷款是我国商业银行等金融机构在资产构成中的重要组成部分,如果发放的企业贷款到期债务人无法偿还本息,势必将严重损害到商业银行等金融机构的盈利水平与稳健经营的能力;另一方面,商业银行审批贷款时,会提高贷款的利率作为风险补偿,从而产生逆向选择的问题,越发地导致中小企业的融资成本增加。所以,构建一个合适的企业贷款违约风险预警模型,把有发生贷款违约可能性的企业识别出来,对于商业银行等金融机构提升资产健康程度,提前防范违约风险的发生,企业强化自身的风险控制能力有着强有力的帮助。目前我国对于贷款违约模型的运用与研究较多的停留于单一模型,缺少堆叠多个异质模型构建贷款违约预测模型的运用与研究的情况。本文利用Python、Excel等分析软件,首先利用数据预处理和特征工程构建模型指标体系。在对非平衡数据使用SMOTE过采样与Tomek Link欠采样相结合的综合采样法处理,得到平衡的样本数据。构建K最近邻、支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归、Ada Boost、XGBoost、随机森林和Extra Trees 8组分类模型,结合交叉验证法与Grid Search寻找各个模型的最优参数后,择优选出K最近邻、支持向量机、Ada Boost、XGBoost、随机森林和Extra Trees模型,最后通过Stacking算法堆叠融合构建出含有6组模型的两层企业贷款违约风险预警模型。研究表明,贷款违约主体企业在贷款发生违约时其偿债能力、盈利能力、发展能力、经营能力、现金流管理能力、风险水平都明显差于正常贷款主体企业;K最近邻、支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归、Ada Boost、XGBoost、随机森林和Extra Trees在综合采样法处理过后的平衡数据集中表现更佳。基于Stacking算法堆叠融合K最近邻、支持向量机、Ada Boost、XGBoost、随机森林和Extra Trees模型的融合模型取得了最高的精准率、召回率、F1值和AUC值,说明利用Stacking算法堆叠融合构建的两层企业贷款违约风险预警模型具有优异的分类性能,Stacking算法的多模型堆叠融合策略具有较强的可行性。根据研究结论本文认为:从模型角度应提高我国经济市场的信息公开力度和透明度,使得数据收集更完整,模型的运用中应该加入多维度的数据;从企业主体角度,应该不断加强自身风险发现、防范能力;从商业银行等金融机构角度,提高企业贷款违约风险预警技术,利用金融科技与人工智能来防范风险。