基于机器学习算法的网络借贷信用风险预测模型研究

发布时间：2020-03-22 17:07

【摘要】：从最初的银行贷款到现在的P2P网络借贷,不得不承认互联网金融不仅改变着传统借贷行业,更在颠覆着人们的生活.金融行业遇上互联网+的时代,P2P网络借贷可以说是大有可为.网络借贷就是在这种大环境下应运而生的,它为交易双方(即借款方和投资方)提供了一个交易平台,它根据借款方所提供的基本信息和借款信息去评估借款方的信用程度,从而评估借款人在未来会不会违约.在本文中,将这种由于借款方违约所带来的的风险称为信用风险.本文通过对借款人的个人基本信息和借款信息进行分析建模,预测借款人在未来是否会发生违约情况.本文运用决策树,随机森林,支持向量机三种方法分别对标的状态进行预测,通过预测的准确性度量指标来比较三种方法的预测效果.实证分析表明:随机森林算法在进行预测时效果最好,且该方法可以根据其变量重要程度选取出需要重点关注的变量。
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.4;F724.6

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