基于GBDT与Logistic回归融合的个人信贷风险评估模型及实证分析

发布时间：2018-01-14 23:30

  本文关键词：基于GBDT与Logistic回归融合的个人信贷风险评估模型及实证分析　出处：《管理现代化》2017年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：随着个人信贷业务的快速发展,如何评估个人信贷风险是一个重要的问题,通过GBDT模型从原始数据中提取组合特征,再使用Logistic回归构建个人信贷风险评估模型,最后对个人的信贷数据进行实证分析,可知GBDT与Logistic回归融合模型在与其他模型相比具有更高的信贷风险预测准确性,"信贷情况良好"的预测准确率达到了87.6%,"信贷情况不良"的预测准确率达到了81.3%。
[Abstract]:With the rapid development of the personal credit business, how to evaluate the personal credit risk is an important problem, combined feature extraction from the original data by GBDT model, and then use the Logistic personal credit risk evaluation model construction empirical regression, finally to the individual credit data analysis shows that GBDT and Logistic regression model in comparison with other fusion the model has higher prediction accuracy of the prediction of credit risk, credit in good condition "the accuracy rate reaches 87.6%, the prediction of adverse credit" accuracy rate reached 81.3%.

【作者单位】： 华南理工大学经济与贸易学院;
【基金】：国家社会科学基金项目(14BGL139) 广州市科技计划项目(201510010194) 中央高校基本科研业务费资助项目(2015ZDXM06)
【分类号】：F832.479
【正文快照】： 可能会没有充分利用好原始的数据,忽略掉部分重要—、文献综述 的信息.出现预测结果不理想的情况。因此.以基础的业务为基础.充分利用历史数据,金融创新和个人消费观念的改变促进了国内银 提出合适的个人信贷信用评估模型.能够有效解决上行信贷业务特别是个人信贷业务的快速发

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本文编号：1425827