【摘要】：從最初的銀行貸款到現(xiàn)在的P2P網(wǎng)絡借貸,不得不承認互聯(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)+的時代,P2P網(wǎng)絡借貸可以說是大有可為.網(wǎng)絡借貸就是在這種大環(huán)境下應運而生的,它為交易雙方(即借款方和投資方)提供了一個交易平臺,它根據(jù)借款方所提供的基本信息和借款信息去評估借款方的信用程度,從而評估借款人在未來會不會違約.在本文中,將這種由于借款方違約所帶來的的風險稱為信用風險.本文通過對借款人的個人基本信息和借款信息進行分析建模,預測借款人在未來是否會發(fā)生違約情況.本文運用決策樹,隨機森林,支持向量機三種方法分別對標的狀態(tài)進行預測,通過預測的準確性度量指標來比較三種方法的預測效果.實證分析表明:隨機森林算法在進行預測時效果最好,且該方法可以根據(jù)其變量重要程度選取出需要重點關注的變量。
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F832.4;F724.6

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1 沈智勇;蘇，

本文編號：2595354