【摘 要】
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个人信用是整个社会信用的基石,市场交易中的所有经济活动都与个人信用息息相关,因此如何正确评估个人信用具有极其重要的意义。然而随着经济的发展,一方面是越来越重要的信用记录与信用记录的缺失之间的矛盾日益激化,另一方面是近年来随着面向个人的小额贷款业务的不断发展,防范个人信贷欺诈,降低不良贷款率成为开展相关业务的首要目标,因此建立合适的的个人信用评估模型迫在眉睫。换而言之,实现对小额信贷业务申请个人欺诈
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个人信用是整个社会信用的基石,市场交易中的所有经济活动都与个人信用息息相关,因此如何正确评估个人信用具有极其重要的意义。然而随着经济的发展,一方面是越来越重要的信用记录与信用记录的缺失之间的矛盾日益激化,另一方面是近年来随着面向个人的小额贷款业务的不断发展,防范个人信贷欺诈,降低不良贷款率成为开展相关业务的首要目标,因此建立合适的的个人信用评估模型迫在眉睫。换而言之,实现对小额信贷业务申请个人欺诈和逾期风险的精准识别,进一步提升金融机构防范欺诈和降低不良率的能力,既是商业银行、小额贷款公司等传统金融机构风险控制的核心环节,也是P2P等新兴互联网金融机构可持续发展的关键所在。本文采用银联商务提供的脱敏之后的11017条真实数据,以及所包含的199个信用特征,先对数据进行系统的预处理与特征选择,再根据现有单一模型进行理论分析,从模型的预测准确度、可解释性、稳健性三个角度出发选出随机森林和Logistic回归两种单一模型进行串行组合,即将随机森林模型的输出结果和筛选出的特征变量重新组合作为Logistic回归模型的输入变量,形成随机森林-Logistic回归两阶段的信用评估模型,再根据预测结果与实际值进行比较,计算组合模型的预测准确率,并与随机森林与Logistic回归两种单一模型的预测准确率进行比较,检验组合模型的实用效果。本文将个人信用评估算法模型与真实的个人信贷数据相结合进行研究,对新兴的互联网金融机构甚至传统的金融机构在小额贷款业务的模型选择上具有一定的参考价值。
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