【摘要】：隨著個(gè)人消費(fèi)信貸的快速發(fā)展,國(guó)內(nèi)個(gè)人信用卡的使用正表現(xiàn)出與日俱增的趨勢(shì),越來(lái)越多的人們認(rèn)識(shí)到信用貸款的便捷與好處,更有走在前端的金融人士將信用貸款作為一種投資手段加以利用,那么為了快速而有效地對(duì)他們進(jìn)行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè),越來(lái)越多的相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)開(kāi)始需要利用數(shù)學(xué)挖掘等科學(xué)高效的技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)用戶的評(píng)估和評(píng)價(jià)。本文以Lending Club公司個(gè)人消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于P2P信貸領(lǐng)域。在進(jìn)行了相關(guān)的理論分析后,本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量的基礎(chǔ)處理,如數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、缺失值處理、數(shù)據(jù)整合及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等,從根本上保證數(shù)據(jù)的正確性、一致性、完整性和可靠性。文章隨后對(duì)借款人進(jìn)行了用戶畫(huà)像,從描述性統(tǒng)計(jì)上首先掌握了借款人的相關(guān)信息。之后根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的整齊數(shù)據(jù)框,建立了單一預(yù)測(cè)模型,包括logistic回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,在模型建立過(guò)程中對(duì)它們進(jìn)行優(yōu)化,達(dá)到了最好的單一模型預(yù)測(cè)結(jié)果。然后通過(guò)隨機(jī)森林的訓(xùn)練來(lái)挑選出借款人的有效預(yù)測(cè)變量,剔除冗余指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的干擾,加上Logistic回歸的輸出結(jié)果(即概率值)作為新增的重要變量,共同作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入端變量建立了組合模型。經(jīng)驗(yàn)證,組合模型比單一模型的準(zhǔn)確率更高,穩(wěn)定性更強(qiáng),可解釋性更優(yōu)良。最后,本文對(duì)分析過(guò)程中存在的一些潛在問(wèn)題進(jìn)行了剖析,并對(duì)后續(xù)的工作進(jìn)行了展望。本文的最終目的在于利用國(guó)外已經(jīng)相對(duì)成熟的P2P網(wǎng)貸經(jīng)營(yíng)模式下產(chǎn)生的借款人畫(huà)像來(lái)建立有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,推動(dòng)建設(shè)國(guó)內(nèi)的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系,以期為個(gè)人消費(fèi)信貸這類商業(yè)實(shí)踐提供一定的技術(shù)支持。
[Abstract]:With the rapid development of personal consumer credit, the use of personal credit cards in China is showing a growing trend, and more people realize the convenience and benefits of credit loans. In order to quickly and effectively assess and predict their personal credit risk, some financial people who go to the front end use credit loans as an investment tool, so that they can be quickly and effectively assessed and predicted their personal credit risks. More and more related business departments need to use scientific and efficient technology such as mathematical mining to realize the evaluation and evaluation of users. Based on the personal consumption credit data of Lending Club Company, this paper applies data mining technology to P2P credit field. After the relevant theoretical analysis, this paper has carried on a lot of basic processing to the data, such as data conversion, missing value processing, data integration and data standardization, and so on, which ensures the correctness and consistency of the data fundamentally. Integrity and reliability. Then, the paper makes a user portrait of the borrower, and first grasps the relevant information of the borrower from descriptive statistics. Then a single prediction model, including logistic regression model and artificial neural network model, is established according to the standardized neat data frame. The model is optimized in the process of establishing the model, and the best single model prediction result is achieved. Then through the random forest training to select the borrower's effective forecast variables, eliminate the redundancy index interference to the prediction results, plus the Logistic regression output results (that is, probability value) as the new important variable. As the input variables of artificial neural network (Ann) model, a combined model is established. It is proved that the combination model is more accurate, more stable and more explanatory than a single model. Finally, some potential problems in the process of analysis are analyzed, and the future work is prospected. The ultimate purpose of this paper is to build an effective risk assessment model by using the portrait of the borrower under the relatively mature P2P network loan management mode in foreign countries, and to promote the construction of the domestic personal credit risk assessment system. In order to provide some technical support for personal consumption credit business practice.
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F832.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2452759