網(wǎng)絡借貸個人信用評估模型.pdf

1、網(wǎng)絡借貸個人信用評估模型重慶大學碩士學位論文(專業(yè)學位)學生姓名：邱景誠指導教師：馬軍教授學位類別：應用統(tǒng)計碩士重慶大學數(shù)學與統(tǒng)計學院二O一七年五月重慶大學碩士學位論文中文摘要I摘要網(wǎng)絡借貸是在互聯(lián)網(wǎng)金融浪潮中興起的一種新型金融服務模式，通過第三方平臺匯攏投資者的小額資金，并貸款給有資金需求的人，實現(xiàn)了投資者和資金需求者的雙贏。該模式自2007年進入我國以來迅速發(fā)展，已成為我國互聯(lián)網(wǎng)金融的重要組成部分。網(wǎng)絡借貸在快速發(fā)展的同時也暴露出許

2、多問題，尤其是無法有效控制信用風險使得貸款逾期率和壞賬率過高，使大量采取無抵押無擔保模式的網(wǎng)絡借貸平臺接連倒閉，因此急需一種適用于網(wǎng)絡借貸行業(yè)的個人信用評估方法，以降低網(wǎng)絡貸款的信用風險?！按髷?shù)據(jù)”應用的興起給網(wǎng)絡借貸行業(yè)提供了新的解決方案，通過數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）技術(shù)對用戶的各類數(shù)據(jù)進行深度挖掘，提取能直接或間接反映用戶信用狀況的特征，并利用模型客觀評價用戶的信用水平，幫助網(wǎng)貸平臺控制貸款風險，減少違約損失。本文針對當前網(wǎng)

3、絡借貸行業(yè)面臨的風險控制問題，將數(shù)據(jù)挖掘引入到個人信用評估中，利用隨機森林（RomFest）算法構(gòu)建個人信用評估模型，預測網(wǎng)貸申請者是否存在違約傾向，為網(wǎng)貸平臺提供貸款決策支持。為保證論文具有實際應用價值，本文以國內(nèi)某規(guī)模較大的網(wǎng)貸平臺最近三個月的借貸數(shù)據(jù)為樣本進行實證分析。由于從網(wǎng)絡上獲取的數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證，本文首先對原始數(shù)據(jù)進行預處理，包括連續(xù)型數(shù)值變量的標準化、屬性變量的量化處理、對含有缺失值的樣本進行插補。原始數(shù)據(jù)中違約樣本和未

4、違約樣本數(shù)量的比例嚴重失衡，因此本文使用SMOTE算法平衡正負樣本比例，并根據(jù)隨機森林模型給出的特征重要性指標選擇分類效果較強的特征，以提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。建模過程中采用啟發(fā)式方法選取模型的最優(yōu)參數(shù)，利用混淆矩陣（ConfusionMatrix）評價模型整體性能，通過ROC曲線選擇最優(yōu)分類閾值；最后根據(jù)隨機森林模型預測的違約概率，對貸款申請者的信用水平進行評級，為網(wǎng)絡借貸平臺的貸款發(fā)放提供決策依據(jù)。關鍵詞關鍵詞：網(wǎng)絡借貸，個人信用評估，