發(fā)布時(shí)間：2024-06-11 00:58

　　消費(fèi)金融的發(fā)展有利于提高中國(guó)社會(huì)消費(fèi)能力的提升。隨著網(wǎng)貸新規(guī)等政策的出臺(tái),消費(fèi)金融市場(chǎng)的規(guī)范性逐步增強(qiáng),消費(fèi)金融公司也開(kāi)始向利用大數(shù)據(jù)等金融科技技術(shù),為消費(fèi)者提供更好的金融產(chǎn)品與服務(wù)的公司進(jìn)行轉(zhuǎn)變。由于消費(fèi)金融公司資金成本更高,面臨的風(fēng)險(xiǎn)更強(qiáng),因此提高對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力,有助于消費(fèi)金融公司的持續(xù)發(fā)展。在消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)方面,消費(fèi)金融公司主要采用信用評(píng)分等方式對(duì)個(gè)人貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià),但是從現(xiàn)有的消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款違約風(fēng)險(xiǎn)來(lái)看,該方法并沒(méi)有有效的降低消費(fèi)金融公司的個(gè)人貸款違約風(fēng)險(xiǎn),亟需采用新的預(yù)測(cè)方法。本文以消費(fèi)金融公司為對(duì)象,研究消費(fèi)金融公司的個(gè)人貸款違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。首先,闡述消費(fèi)金融公司常用的個(gè)人貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的方法,常用的指標(biāo)體系,總結(jié)存在的問(wèn)題。其次,在消費(fèi)金融公司現(xiàn)有指標(biāo)基礎(chǔ)上,補(bǔ)充駕齡、還款方式、月均凈收入、支出頻率、支出金額、投資比例、司法訴訟、月均繳稅額等指標(biāo)用于預(yù)測(cè)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)。第三,采用LightGBM模型進(jìn)行消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的理論機(jī)制分析,設(shè)計(jì)建模過(guò)程以及采用粒子群算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的詳細(xì)過(guò)程。第四,搜集消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款數(shù)據(jù),對(duì)各...

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1研究思路首先，采用文獻(xiàn)綜述及理論研究的方式，對(duì)消費(fèi)金融違約的文獻(xiàn)與理論

基于LightGBM的消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究8圖1-1研究思路首先，采用文獻(xiàn)綜述及理論研究的方式，對(duì)消費(fèi)金融違約的文獻(xiàn)與理論進(jìn)行分析。其次，分析消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款違約的現(xiàn)狀，總結(jié)消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款違約預(yù)測(cè)存在的問(wèn)題。第三，設(shè)計(jì)并完善消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)....

圖2-1消費(fèi)金融公司模型預(yù)測(cè)ROC曲線示例圖

查全率(2-12)準(zhǔn)確率=++++(2-13)真負(fù)率=+(2-14)其中，查準(zhǔn)率用來(lái)衡量預(yù)測(cè)結(jié)果中為正常狀態(tài)的樣本中，屬于真實(shí)狀況也為正常貸款的樣本比例。查全率用來(lái)衡量模型對(duì)樣本中正常貸款樣本的有效識(shí)別情況。準(zhǔn)確率用來(lái)衡量模型整體上對(duì)存在....

圖3-3消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款業(yè)務(wù)歷年違約率（%）

基于LightGBM的消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究24（5）XGBoost模型2.3.5節(jié)中對(duì)XGBoost模型的原理進(jìn)行了分析，XGBoost模型通過(guò)梯度提升以及集成學(xué)習(xí)的方式，提升決策樹(shù)對(duì)個(gè)人貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)效果，對(duì)比決策樹(shù)等模型，在預(yù)測(cè)的效果以及預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性上更強(qiáng)....

圖3-22021年X消費(fèi)金融公司違約客戶及評(píng)分分布

基于LightGBM的消費(fèi)金融公司個(gè)人貸款違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究26按揭（未結(jié)清）8租房2征信狀況無(wú)違約51次（5年內(nèi)）-52次或以上（5年內(nèi)）-10消費(fèi)金融公司在接收到個(gè)人貸款客戶的貸款申請(qǐng)時(shí)，根據(jù)各項(xiàng)規(guī)則，對(duì)貸款人的基本情況進(jìn)行評(píng)分，然后將所有的指標(biāo)得分匯總，總得分為100分，對(duì)于....

本文編號(hào)：3992164