【摘 要】
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随着银行和金融机构的贷款业务越来越多,坏账对互联网金融市场的发展带来极大的负面影响。如何制定一个策略对客户是否会违约做预测,并使利润达到最大化,是所有信贷机构最关
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随着银行和金融机构的贷款业务越来越多,坏账对互联网金融市场的发展带来极大的负面影响。如何制定一个策略对客户是否会违约做预测,并使利润达到最大化,是所有信贷机构最关心的问题。因此,就如何减少不良贷款问题建立一个准确的信用评分卡模型对市场经济的稳定发展有重要意义。在背景介绍和数据准备部分,首先,介绍了信贷风险的概念和P2P信贷的发展背景,并对几种机器学习模型理论和信用评分卡理论做了阐述。其次,针对某互联网金融平台的个人信贷数据集,通过数据探索、数据预处理、特征工程等操作,生成了可用于建模的数据。在模型实证分析部分,首先,建立了基线模型和XGBoost模型,采用评价指标AUC值和KS值研究了模型对逾期客户的判别能力,发现XGBoost模型优于逻辑回归、决策树和随机森林三种基线模型。其次,针对数据的不平衡性质,通过引入代价敏感学习策略,提出了改进版XGBoost模型。相比原XGBoost模型,改进后的XGBoost模型对逾期风险的预测精度得到了一定的提升。最后,针对XGBoost模型,采用Stacking融合技巧,提出了新的XGBoost模型。相比原XGBoost模型,新模型的AUC值和KS值都有一定的提升,对逾期风险的预测更加准确。
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