个人贷款违约预测模型研究

随着全球经济的快速发展以及资本市场的垄断,无论是企业的发展还是人们超前消费观念的提前到来,贷款已成为企业和个人解决经济问题的一种重要手段。对于银行业或者小贷机构而言,信用卡以及信贷服务是高风险和高收益的业务,如何通过用户的海量数据挖掘出用户潜在的信息即信用评分,并参与审批业务的决策从而提高了风险防控措施,该过程不仅提高了业务的审批效率而且给予了关键的决策,同时风险防控如果没有监测到位,对于银行业来说会造成不可估量的损失,因此这部分的工作是至关重要的。通过某银行脱敏的信用卡客户数据,通过建立现阶段比较热门的机器学习Logistic模型来研究客户信用的关键指标对模型的作用,从而对信用卡用户的违约情况进行提前预测分析。个人贷款违约预测模型的建立以及后期的关键指标的探索,在银行业或者小贷机构的贷前审批以及贷中的管理决策中都有很好的指导作用,并且具有很强的实践性和意义。