个人消费信贷的风险分析与控制

摘  要

对客户违约情况的评估是个人信贷发放的基本依据，但是对于个人消费信贷违约风险的合理管控是国内信贷金融机构风险管理的重要基础，也是金融企业发展的重要组成部分。在目前大数据飞速发展的时代，本文以大数据为驱动对个人消费信贷违约风险进行数据分析，使用随机森林算法构建个人消费信贷违约风险评估模型，并做出信贷违约特征影响力分析，模型实验结果表明，本文构建的模型是一种有用的信用风险评估方法，有较高的准确度，有效的对个人借贷风险进行判别。其核心概念是利用可观察的借款者特征变量建立分类模型，预测新借款者的违约概率，对于银行等金融机构的贷款审批和额度都有着重要的指导意义。

关键词：数据分析；个人信贷违约；数据挖掘；随机森林

目  录

1 绪论3

1.1 研究背景3

1.2 研究意义3

1.3 研究综述4

1.4 研究内容与结构5

1.5 范文创新点5

2 个人消费信贷风险分析的理论研究7

2.1 个人消费信贷的种类7

2.2 个人信贷发放的要求7

2.2.1 贷款的条件7

2.2.2 贷款所需资料8

2.3 信贷风险8

2.3.1 逾期风险8

2.3.2 不良风险8

3个人信贷违约风险预测模型构建及特征影响权重分析9

3.1 多维特征指标的选取9

3.2 个人信贷违约风险多维特征指标的量化表示9

3.3 个人信贷违约风险分析多维特征指标的影响权重分析10

3.4 个人信贷违约风险判别模型建模11

4个人消费信贷违约风险判别数据分析13

4.1 信贷违约风险数据预处理13

4.2 个人信贷违约风险实验结果与分析14

4.3 个人信贷违约风险多维特征的影响权重分析15

5 总结与展望17

5.1总结17

5.2今后个人消费信贷的风险与控制的方向17

文献