近年来,信用经济在我国蓬勃发展,已成为经济增长的重要驱动力,消费信贷和信用经济也成为中国经济转型升级的一个新方向。但是在消费信贷市场迅速发展的背后,也存在着违约率居高不下等制约行业健康发展的信用风险问题。信用风险是信贷行业面临的最主要风险,对于银行等信贷机构而言,由于信用风险管理能力不足而导致的违约事件频发,亟需构建一套科学、高效、准确的信用风险评价模型。目前学术界对于信用风险评估模型的研究广泛集中在违约概率预测模型,即对借款客户是否违约的分类问题而构建的二分类模型,然而在实际信用风险管理问题中,违约损失也是一个同样重要的评估要素,这是因为借款客户在发生违约事件时,会由于其信用水平的不同,而给信贷机构造成不同程度的贷款损失。因此,在对借款客户的信用风险状况进行评价时,需要综合考虑违约概率、违约损失等因素。为弥补这一研究不足,本文基于异质集成算法构建了两阶段信贷损失率预测模型,该模型能够更完整地刻画和评估借款人的信用,从而降低信贷机构的风险成本,促进信贷行业的健康发展。本文主要工作概括如下。首先,为对客户信用风险进行全面评估,本文在系统梳理了《巴塞尔新资本协议》中违约概率（PD）、违约风险暴露（EAD）、以及违约损失率（LGD）三个关键信用风险参数的基础上,从信贷损失这一研究角度出发,推导构建了信贷损失率（LR）这一全新概念,并给出了相应计算公式;其次,在LR概念基础上,本文基于异质集成算法构建了两阶段个人信贷损失率预测模型。第一阶段,为区分信贷客户的违约状况,本文基于stacking算法构建了违约概率异质集成分类模型,从而可以准确地将全体信贷客户区分为违约和非违约两类状况。第二阶段,针对第一阶段被预测为违约的客户,本文基于stacking算法构建了异质集成回归模型,对违约客户的EADR和LGD进行预测。在得到PD、EADR、以及LGD这三个关键预测值后,根据客户违约状况,分别计算其信贷损失率指标。最后,为验证本文构建的两阶段信贷损失率预测模型的有效性,本文采用国内某金融机构真实信贷样本进行实证检验。实证结果表明,本文所提方法的违约判别能力、成本控制能力、损失预测能力均显著优于传统模型,证明了本文基于异质集成算法构建的两阶段信贷损失率预测模型可以更加全面、准确地对信贷客户的信用风险进行评估预测,具有较强的实用性、创新性和可推广性。针对本文的实证研究结果,本文从信用风险评估维度、信用风险预测模型、信用风险监管等角度对信贷机构、监管部门等相关方提出了几点对策建议。一是信贷机构在评估借款客户的信用风险时,应增加信贷损失维度的信用风险度量指标,全面评估借款客户的信用风险状况;二是在进行借款客户全要素信用风险评价模型构建时,应考虑采取异质集成算法等更准确、高效的算法模型;三是在环境快速变化的当今时代,监管机构应提升监管水平,运用现代金融科技相关手段加强对银行等信贷机构的信用风险识别、预警与监督,促进信贷行业的健康可持续发展。