【摘 要】
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从信贷机构角度,无论是信用卡还是其他贷款业务都是风险业务;从借款人角度,机构可以减少信息不对称的影响做出准确判断为更多的人提供贷款,因此准确进行贷款违约风险预测具有重要意义。通过使用机器学习算法,采用Home Credit提供的数据作为样本,建立随机森林模型、逻辑回归模型、XGBoost模型和朴素贝叶斯模型进行对比实验。结果表明:除了两个外部数据源的标准化评分外,借款人收入、性别、抵押品以及贷款金额是影响模型预测的主要因素;年龄越大贷款违约风险越低;XGBoost模型在违约风险预测性能表现最优。
【基金项目】
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安徽高校自然科学研究重点项目“基于违约风险协同判别的小微企业个性化服务定制研究”(KJ2019A0651),安徽高校自然科学研究重点项目“大数据环境下中小企业动态信用评估方法研究”(KJ2020A0008),2020年高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD2020004),安徽财经大学研究生科研创新基金项目(ACYC2019123)。
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从信贷机构角度,无论是信用卡还是其他贷款业务都是风险业务;从借款人角度,机构可以减少信息不对称的影响做出准确判断为更多的人提供贷款,因此准确进行贷款违约风险预测具有重要意义。通过使用机器学习算法,采用Home Credit提供的数据作为样本,建立随机森林模型、逻辑回归模型、XGBoost模型和朴素贝叶斯模型进行对比实验。结果表明:除了两个外部数据源的标准化评分外,借款人收入、性别、抵押品以及贷款金额是影响模型预测的主要因素;年龄越大贷款违约风险越低;XGBoost模型在违约风险预测性能表现最优。
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