【摘要】：從最初的銀行貸款到現(xiàn)在的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸,不得不承認(rèn)互聯(lián)網(wǎng)金融不僅改變著傳統(tǒng)借貸行業(yè),更在顛覆著人們的生活.金融行業(yè)遇上互聯(lián)網(wǎng)+的時(shí)代,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸可以說(shuō)是大有可為.網(wǎng)絡(luò)借貸就是在這種大環(huán)境下應(yīng)運(yùn)而生的,它為交易雙方(即借款方和投資方)提供了一個(gè)交易平臺(tái),它根據(jù)借款方所提供的基本信息和借款信息去評(píng)估借款方的信用程度,從而評(píng)估借款人在未來(lái)會(huì)不會(huì)違約.在本文中,將這種由于借款方違約所帶來(lái)的的風(fēng)險(xiǎn)稱為信用風(fēng)險(xiǎn).本文通過對(duì)借款人的個(gè)人基本信息和借款信息進(jìn)行分析建模,預(yù)測(cè)借款人在未來(lái)是否會(huì)發(fā)生違約情況.本文運(yùn)用決策樹,隨機(jī)森林,支持向量機(jī)三種方法分別對(duì)標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),通過預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性度量指標(biāo)來(lái)比較三種方法的預(yù)測(cè)效果.實(shí)證分析表明:隨機(jī)森林算法在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)效果最好,且該方法可以根據(jù)其變量重要程度選取出需要重點(diǎn)關(guān)注的變量。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F832.4;F724.6

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1 沈智勇;蘇，

本文編號(hào)：2595354