近年來,隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展、政府的扶持以及汽車消費群體的改變,汽車消費信貸行業(yè)得到了迅速發(fā)展。同時,汽車消費信貸的發(fā)展降低了消費者的購車門檻,從而刺激了國內(nèi)汽車的消費需求,促進了國內(nèi)汽車銷售量的增長,推動了汽車工業(yè)的快速發(fā)展,因此汽車消費信貸成為中國汽車工業(yè)發(fā)展的新“助推器”。然而由于國內(nèi)汽車消費信貸行業(yè)發(fā)展時間短,許多車貸機構(gòu)沒有完善的業(yè)務(wù)流程,貸款審核效率慢,并且缺乏風(fēng)控管理技術(shù),很難在海量信息中識別出可能違約的客戶,導(dǎo)致車貸不良貸率居高不下,大量車貸機構(gòu)倒閉。因此,建立一套行之有效的汽車消費信貸違約風(fēng)險管理和評估體系,對借款者信用違約風(fēng)險進行預(yù)警和防范具有重大意義。本文以探索準確穩(wěn)定的汽車消費信貸違約風(fēng)險評估模型為研究目的,以期為車貸借款人信用違約風(fēng)險的評估和汽車消費信貸業(yè)的健康發(fā)展做出貢獻。本文從汽車消費信貸機構(gòu)的角度出發(fā)來研究借款人的信用風(fēng)險評估問題,借鑒個人信用風(fēng)險評估領(lǐng)域的信用評估風(fēng)險方法,利用Kaggle數(shù)據(jù)平臺提供的車貸數(shù)據(jù),探索基于Stacking模型融合算法的汽車消費信貸違約風(fēng)險評估模型。在前期準備階段,首先進行無用特征的刪除、異常值處理、決策樹離散化以及歸一化等...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

本文編號：3877072