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决策树算法在违约预测中的应用

张敬轩  
【摘要】:1997年,人民银行开始筹建银行信贷登记咨询系统(企业征信系统的前身)。截至2013年11月底,征信系统收录自然人8.3亿多,收录企业及其他组织近2000万户。至此,我国已征信报告为基础的信用评估体系有了坚实的基础。而针对征信报告的研究分析还不多,相信这一情况会随着下半年国家开放个人征信市场而发生改变。国外的征信市场发展较早也比较成熟,很多著名评级公司以决策树算法为核心对申请人的信用状况进行评估,决策树算法发展较早,算法稳定,生成的决策规则易于理解,能分析多种变量类型,适用于大型数据集。基于以上种种优点,本文的研究希望以决策树算法为核心,希望通过分析征信报告中所列字段的数据,能够识别出高违约风险的用户,已达到警示放贷风险的目的。


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