基于随机森林的个人信用评估模型研究及实证分析

发布时间：2017-08-16 22:01

  本文关键词：基于随机森林的个人信用评估模型研究及实证分析

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【摘要】：信用评估是商业银行控制和防范信贷风险的关键途径,针对当前个人信用评估模型多使用单一分类器,容易导致过拟合且预测精度有限的问题,提出了基于随机森林组合分类算法的个人信用评估模型,并在实证分析中与KNN、RBF-NET、SVM等单分类器模型以及组合模型GBDT比较,发现基于随机森林组合分类器模型,在个人信用评估的应用中,具有更高的预测精度和稳定性。通过对特征变量评价发现,贷款者个人信息中现有账户状态(透支或有余额等情况)、信贷期限、信贷历史记录、贷款金额对信用风险预测准确率有显著的影响。
【作者单位】： 华南理工大学经济与贸易学院;中国电信股份有限公司广东研究院;
【关键词】： 个人信用评估 随机森林 特征变量评价
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA12A203)
【分类号】：F224;F832.4
【正文快照】： 我国商业银行个人信贷业务飞速发展,各类信贷产品层出不穷,然而我国个人征信系统尚未完备、信用环境及相应的法律法规不完善,个人信贷业务扩展的同时,也给银行带来了巨大风险。如何在扩大业务规模的同时,有效控制和防范信贷风险,是各大商业银行亟待解决的问题,其中重要的途径

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本文编号：685715