本文關鍵詞：基于隨機森林的個人信用評估模型研究及實證分析

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【摘要】：信用評估是商業(yè)銀行控制和防范信貸風險的關鍵途徑,針對當前個人信用評估模型多使用單一分類器,容易導致過擬合且預測精度有限的問題,提出了基于隨機森林組合分類算法的個人信用評估模型,并在實證分析中與KNN、RBF-NET、SVM等單分類器模型以及組合模型GBDT比較,發(fā)現(xiàn)基于隨機森林組合分類器模型,在個人信用評估的應用中,具有更高的預測精度和穩(wěn)定性。通過對特征變量評價發(fā)現(xiàn),貸款者個人信息中現(xiàn)有賬戶狀態(tài)(透支或有余額等情況)、信貸期限、信貸歷史記錄、貸款金額對信用風險預測準確率有顯著的影響。
【作者單位】： 華南理工大學經(jīng)濟與貿(mào)易學院;中國電信股份有限公司廣東研究院;
【關鍵詞】： 個人信用評估 隨機森林 特征變量評價
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)(2012AA12A203)
【分類號】：F224;F832.4
【正文快照】： 我國商業(yè)銀行個人信貸業(yè)務飛速發(fā)展,各類信貸產(chǎn)品層出不窮,然而我國個人征信系統(tǒng)尚未完備、信用環(huán)境及相應的法律法規(guī)不完善,個人信貸業(yè)務擴展的同時,也給銀行帶來了巨大風險。如何在擴大業(yè)務規(guī)模的同時,有效控制和防范信貸風險,是各大商業(yè)銀行亟待解決的問題,其中重要的途徑

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