【摘 要】
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随着我国经济的发展,各大商业银行的信贷业务也开始发展壮大。但由于存在一些未考虑自身还款能力或者恶意欺诈贷款的用户,会使得商业银行放出的贷款无法收回,从而造成商业银行收益降低甚至亏损。所以在保证“好用户”流失没那么多的基础上,精准识别出潜在违约用户并降低商业银行的不良贷款率,对商业银行信贷业务未来的健康发展是十分重要的。对此,本文使用来自多家商业银行信贷用户的贷款数据,运用集成学习的思想建立出一个可
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随着我国经济的发展,各大商业银行的信贷业务也开始发展壮大。但由于存在一些未考虑自身还款能力或者恶意欺诈贷款的用户,会使得商业银行放出的贷款无法收回,从而造成商业银行收益降低甚至亏损。所以在保证“好用户”流失没那么多的基础上,精准识别出潜在违约用户并降低商业银行的不良贷款率,对商业银行信贷业务未来的健康发展是十分重要的。对此,本文使用来自多家商业银行信贷用户的贷款数据,运用集成学习的思想建立出一个可以运用到严格的贷款违约风险控制场景中的最优模型。主要研究工作如下:（1）首先对信贷用户的群体画像进行描述性统计分析,然后探寻原始数据集缺失值的分布,并对缺失值进行填充。根据特征的含义以及各特征之间的联系对它们进行特征衍生,并运用LightGBM-RFECV的特征选择方法对特征进行筛选,筛选出特征优先级为1的80个变量,作为最优特征子集,进行下一步建模。（2）其次针对本文的不平衡数据,采用七种基于数据层面的不平衡数据处理方法分别对训练集数据进行处理,再结合Logistic回归、随机森林、XGBoost和LightGBM四种分类器进行预测,在运用各项指标评估各模型的优劣之后,得出了用RENN欠采样处理数据集的方法与四种模型结合的模型综合性能最优的结论。（3）接下来将用RENN欠采样处理的数据输入到以随机森林、XGBoost和LightGBM作为第一层初级学习器,以Logistic回归作为第二层次级学习器的集成模型中,进行Stacking模型融合预测。结果表明:RENN-Stacking模型与单一模型对比提升了本文认为重要的召回率（Recall）、F2-score和AUC值以及降低了不良贷款用户率。即RENN-Stacking模型可以保证在“好用户”流失没那么多的基础上,识别出91.4%的违约用户,并且使得不良贷款用户率达到最低。基于这个最优模型,可以大大降低商业银行的个人信用贷款违约风险。（4）最后,通过LightGBM特征重要性排序选出审批贷款时应多加关注的用户特征,提高了贷款审批的效率。
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