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基于决策树C5.0算法的P2P平台个人信用评分研究

张泽伟  
【摘要】:作为普惠金融的重要组成,P2P网贷依靠其便捷、高效、投资门槛低等特点在个人贷款和小微企业融资方面发挥了重要作用。但事物皆有两面性,P2P网贷在迅猛发展的同时,也面临了重大的信用风险,尤其在当下监管趋紧、打破刚性兑付成趋势的现实情况下,如何从根源把控借款人信用风险对P2P平台方来说显得愈加重要。个人信用风险评分是有效识别并降低信用风险的决定性因素,而决策树分类模型依靠其分类精度高、易于实现的优点被广发应用于个人信用评分领域。文章选取国内网贷平台纯信用标的借款数据作为研究对象,运用最新的决策树分类模型C5.0算法对借款人信用风险进行预测评估。在实际评分工作中,有所谓“垃圾进去,垃圾出来”,即评分数据对评分预测结果影响重大,文章依据5C+1S方法对网贷平台借款人数据进行分类、构建信用评分指标体系,同时对类别字段进行了属性合并,并对类别字段取值进行了合理降维处理,以达到精简模型和防止过度拟合的效果。实证研究结果表明,进行数据处理后的训练样本分类预测精度下降控制在了 1%以内,而测试样本的分类预测精度提高了 3.16%。在模型优化改进方面,文章引入误判成本及误判矩阵,通过提高第二类错误的误判成本,达到降低第二类错误率的目的,这也符合实际评分工作中的具体情况。实证研究表明,在确定合理的误判成本矩阵之后,虽然测试样本集第一类错误率增加了 2.93%,但对实际评分中损失影响更大的第二类错误率下降了 7.35%。根据最终的决策树C5.0模型所输出了各变量重要性结论,文章有针对性地提出了相关建议。即P2P平台方应在加强自身信用风险控制能力的同时,将对接央行征信与第三方征信合理结合,并采用大数据征信扩大对借款人信用审核的维度以及深度。


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