网络贷款用户的信用评估问题对互联网借贷公司有着非常重要的意义,本文尝试利用用户特征预测用户未来的负债情况,以对现阶段信用评估问题做出新的贡献。线性回归方法是最经典的统计方法之一,直到今天仍有很多新的改进与探讨。本文将利用线性回归模型对用户的未来负债进行预测并探讨几种方法的优劣对比。在进行多元回归时,多重共线性会导致模型出现很多问题,为减小或消除多重共线性带来的影响,本文主要介绍了传统的有偏估计方法与机器学习方法,研究内容可主要分为以下几个部分:首先,简单回顾了最小二乘法与多重共线性对其造成的影响,并介绍了负债分析的含义、作用及可行性。然后,分两部分分别介绍了用于建立线性回归模型的有偏估计方法和机器学习方法:Liu估计,主成分估计和Lasso估计,支持向量回归机和XGBoost模型。分别讨论了这些方法的相关理论、实现过程以及它们改善多重共线性的原理。最后,获取数据进行实证分析,取2018年5月数据预测用户8月的负债借款情况,得到预测结果并对比几种方法在该情况下的适用性与优劣性,最后给出结论。本文针对负债分析问题,对比了几种线性回归算法的预测效果,为今后的应用提供了实例与依据。