个人贷款违约预测模型研究

　　摘 要：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評分，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。

　　关键词：python;Logistic模型;违约

　　1 引言

　　本文建立个人贷款违约预测模型的目的是利用银行脱敏的数据进行描述性统计分析，来提前预测客户在贷款期间的违约概率，从而帮助银行的业务人员明确客户的更多有意义的指标变量，及早发现贷款的潜在损失。本章主要对项目的背景与选题来源，国内外发展状况，以及研究意义和目的，相关研究成果进行大致说明，并讨论了创新点。

　　1.1 项目背景与选题来源

　　目前，在经济快速发展的时代，贷款的风险审批是商业银行面临的首要问题。贷款中风险的产生，不仅在贷款审查阶段出现，而且贯穿整个贷款流程中：在实际贷款审批流程中，大多数的审贷过程并非十分严谨和周全，因此不良贷款的概率会日渐飙升，在这样的背景下，建立一个科学有效、有解释力度的模型对贷款客户的信用进行评估与判定，从而将违约的风险降到最低并将利润最大化是刻不容缓的事情。对信用风险的识别与防控是商业银行风险管理研究的重要内容，是金融机构不可回避的核心问题，也是各国政府与金融机构风险管理的焦点。因此，为了更好解决风险管理中的问题，本文涉及的数据包含银行客户的交易数据，而且涉及大部分贷款信息与众多信用卡的数据，通过分析这些数据可以获取与银行服务相关的业务知识，例如，提供增值服务的银行客户经理，希望明确客户有更多的业务需求，而风险管理的业务人员可以及早发现贷款的潜在损失。

　　1.2 国内外发展现状

　　21世纪大数据信息和互联网金融得到了前所未有的巨大发展，个人消费经济市场空间也得到了拓展，与此同时，人们提前消费经济观念的转变导致全球个人信贷规模急剧扩大，我国的一些大城市居民债务比率已经达到甚至超过美国等发达国家的平均水平，为有效应对这一趋势的发展，我国已经采取措施对商业银行加强信用风险管理，并改进管理技术。截至2006年底我国已经全面实现了金融业对外开放，面对全球的激烈竞争，我国若想要保住全球的经济地位并使之发扬壮大，需要自身依靠内部评级体系的建设和发展。然而近几年，我国涌现出了很多研究数据科学的高端人才，对于模型的建立和探索已经在国内外取得了不小的成就，在未来的数据科学以及商业应用中，预测模型也会应用到我们生活中的方方面面，并且会得到空前的发展和巨大的进步。

　　1.3 本论文的创新点

　　相较于传统模型而言，本文采用了机器学习中的逻辑回归模型(logistic regression)，该模型是基于现阶段国内外发展状况和项目背景以及相关业务场景的探索研究，该模型属于概率型非线性回归模型，它是研究二分类观察结果(被解释变量)与一些影响因素(解释变量)之间关系的一种多变量分析方法。如果用线性回归分析，由于应变量Y是一个二值变量(通常取值1或0)，不满足应用条件，尤其当各因素都处于低水平或高水平时，预测值Y值可能超出0～1范围，出现不合理都现象。用logistic回归分析则可以较好的解决上述问题。

　　2 相关技术介绍

　　数据科学是一个发现和解释数据中的模式，并用于解决问题的过程。

　　2.1 数据科学过程

　　数据科学中的过程，主要分为以下几个步骤：相关数据和主题结合生成信息，信息通过规则的加工生成知识，知识通过业务经验的丰富生成相关管理人员的决策和行动，这些步骤在业务场景中的流程如图1所示。

　　2.2 模型的实际应用过程

　　分析建模人员通过分析数据建立模型，在该过程中主要是找出隐藏在数据背后的模式，这些模式能把数据转化为知识，而这些已发现的知识就是我们所谓的模型，业务人员把模型用在实际数据上，从而预测未来的行为，在这个过程中主要是部署，即应用已发现的知识达成实用的目的。

　　2.3 数据科学实施路线图

　　在数据科学中，数据挖掘的实施路线图贯穿整个数据建过程中，如图2所示为数据科学实施路线图。

　　3 个人贷款违约预测模型的创新点介绍

　　个人贷款违约预测模型的建立包括：业务理解、数据获取、数据清洗与处理、数据建模等过程，每个过程的创新点在后面会展开讨论。

　　3.1 业务理解

　　业务理解是数据建模中关键的环节，若业务理解不到位则直接关系到业务目标的偏离，从而导致最后的模型预测不准确，不仅浪费较长的时间人力成本，而且会对公司的经营状况造成巨大的损失，因此好的业务理解对数据建模起到关键性的作用。

　　本文涉及的数据业务是在银行场景下进行个人客户业务分析和数据挖掘进行的，笔者希望明确哪些客户有更多的业务需求，而风险管理的业务人员可以及早发现贷款的潜在损失，那么根据客户的贷款属性、交易信息、状态信息怎样预测客户的贷款违约行为呢?这是本文需要重点探索的问题。

　　推荐阅读：《新疆财经大学学报》(季刊)2001年创刊。本刊为综合性学术期刊，坚持社会主义办刊方向，坚持质量及时的原则，立足新疆，面向全国，以“求实、创新、科学、民主”为办刊方针。

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文章名称： 个人贷款违约预测模型研究

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