基于极限学习机与FCM算法的借款人信用品质评级研究

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信用品质评级是综合信用能力和道德品质因素来衡量借款人的信用状况,从而预测借款人的违约风险。2018年互联网金融网贷平台“暴雷”事件不断发生,原因之一就是大量借款人违约,这严重损害了投资者和平台的利益,不利于网贷行业的健康发展,所以准确衡量借款人的信用状况,控制借款人的违约风险至关重要。本文从构建借款人信用品质评级指标体系、构建借款人信用品质评分模型到借款人信用品质等级划分的逻辑,对借款人信用品质评级问题展开研究。一是利用WOE证据权重法和相关系数法筛选指标,构建借款人信用品质评级指标体系;二是构建基于极限学习机的借款人信用品质评分模型,计算借款人的信用品质评分,预测借款人的违约风险;三是根据借款人的信用品质评分和违约损失率,运用FCM算法将具有相似信用品质状况的借款人聚类,划分信用品质类别,然后依据“信用品质等级越高,违约损失率越低”,“信用品质等级越高,违约概率越低”的双匹配准则,判定借款人信用品质等级,评估借款人的信用状况。本文以“人人贷”7706个借款人样本数据进行实证分析,研究结果表明:一是本文从还款能力、借款信息、还款意愿和信用认证4个方面构建了包括“学历”,“借款金额”,“累计逾期金额”、“逾期次数”、“收入认证”、“借款认证”等14个信用品质评级指标;二是基于极限学习机的借款人信用品质评分模型有较高的违约判别能力,模型整体准确率为95.8%,违约客户判别准确率为88.3%;三是不管将借款人信用品质等级划分为7等级,6等级还是5等级,均满足“信用品质等级越高,违约损失率越低”,“信用品质等级越高,违约概率越低”的双匹配准则。因此,本文划分的信用品质等级能准确评估借款人的信用状况,预测借款人的违约风险。
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