【摘 要】
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随着互联网、大数据的迅猛发展,社会中对于借贷业务的需求不断上升,由此可见我国借贷市场的巨大潜力,借贷风险评估成为了金融行业的热门课题。目前我国对信用风险评估已有一定的研究,但是个人征信系统依旧处于初级阶段,面对借贷客户的各种信息数据质量参差不齐,建立行之有效的评估模型仍处于探索阶段。研究借贷数据的重要特征,选择合适的借贷风险评估模型,在未来一段时间内仍然是降低银行和金融机构风险的关键所在。本文选择
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随着互联网、大数据的迅猛发展,社会中对于借贷业务的需求不断上升,由此可见我国借贷市场的巨大潜力,借贷风险评估成为了金融行业的热门课题。目前我国对信用风险评估已有一定的研究,但是个人征信系统依旧处于初级阶段,面对借贷客户的各种信息数据质量参差不齐,建立行之有效的评估模型仍处于探索阶段。研究借贷数据的重要特征,选择合适的借贷风险评估模型,在未来一段时间内仍然是降低银行和金融机构风险的关键所在。本文选择决策树模型、随机森林模型、AdaBoost模型、GBDT梯度提升树模型这四种机器学习分类算法对借贷风险进行评估,并通过各模型的预测精确度和AUC值进行结果的比较。首先进行数据处理和基础性分析;然后划分数据集并建立模型,计算预测精确度和AUC值;最后将四种模型的预测效果进行比较。结果表明,基于借贷风险评估这一具体场景,无论是从模型预测精确度的角度还是从AUC值的角度来说,GBDT梯度提升树模型的结果都是最优的,训练集预测精度可达0.9343,测试集预测精度可达0.8972,AUC值也达到了0.9427,说明其预测效果很好且泛化能力较强。经研究,本文所提出的借贷风险评估解决方案为:强化贷前调查评估,约定严密的风险防范措施,搭建个人信用风险管理数据库。相信在以后随着数据库的完善,数据信息更加统一,更加标准时,我们所建立的模型会有更好的预测效果,真正做到对风险进行评估。
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