【摘 要】
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随着我国经济的飞速发展,消费观念不断升级,随着信贷机构的贷款业务量越来越多,借款者违约的现象越来越普遍,信贷机构不能按时收回本金和利息的风险增大,如何规避和控制这一风险是信贷行业迫切需要解决的重要问题。本文拟将借款描述文本特征纳入特征体系,应用三种单一机器学习模型和组合模型对逾期概率进行比较研究,从而得到精准的预测模型,为信贷机构的风控工作提供参考。基于文献研究,分别从借款者基本属性特征、历史借款
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随着我国经济的飞速发展,消费观念不断升级,随着信贷机构的贷款业务量越来越多,借款者违约的现象越来越普遍,信贷机构不能按时收回本金和利息的风险增大,如何规避和控制这一风险是信贷行业迫切需要解决的重要问题。本文拟将借款描述文本特征纳入特征体系,应用三种单一机器学习模型和组合模型对逾期概率进行比较研究,从而得到精准的预测模型,为信贷机构的风控工作提供参考。基于文献研究,分别从借款者基本属性特征、历史借款信息特征、本笔借款信息特征、文本特征四个方面选取了一共15个影响因素构建贷款逾期模型特征体系。首先,创新信贷语料库,利用jieba优化Snow NLP的情感分析法计算借款描述的正向情感倾向度,量化借款描述文本特征,将情感度得分纳入特征体系。接着,对数据集运用LR（逻辑回归模型）、RF（随机森林）、GBDT（梯度提升树）机器学习模型,通过网格搜索法对各模型参数调优后对借款者是否逾期60天进行预测。与此同时,使用改动后的Blending方法将三种单一模型进行融合,得到一个贷款逾期预测组合模型。使用ACC/PRE/REC/AUC评定指标比较单一模型和组合模型的结果以及模型优劣,接着利用模型得到每一种特征对贷款逾期预测的重要程度,得到了如下结论:（1）从单一模型的角度来看,贷款逾期模型预测效果从优到劣的顺序依次为GBDT、RF、LR;从组合模型角度来看,用修改后的Blending算法融合三种单一模型得到的组合模型的预测准确率和拟合程度最高,将模型融合算法应用到信用风险领域有一定的参考价值。（2）利用优化情感分析法量化衍生的借款描述特征能一定程度上反应借款者的信用风险大小,在逾期的识别上具有较大作用。最后,对全文做总结和展望,本文为信用风险识别提出了利用组合模型和量化文本特征的新角度,希望能有助于信贷机构进一步提高管控信用风险的能力。
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