声明
摘要
第一章绪论
1．1 研究背景和研究意义
1．1．1研究背景
1．1．2研究意义
1．2文献综述
1．2．1信用评估文献综述
1．2．2风险管理文献综述
1．3 本文的研究内容与论文结构
1．3．1研究内容
1．3．2论文结构
第二章相关概念界定及模型的基本理论
2．1 概念界定
2．1．1个人信贷业务概念及流程
2．1．2 个人信贷业务风险
2．2 Logistic回归模型
2．3朴素贝叶斯算法
2．4随机森林
2．4．1决策树算法
2．4．2 集成学习模型
2．4．3随机森林模型
第三章个人信用风控模型变量选取与数据处理
3．1变量的选取
3．2 数据处理
3．2．1 类别不平衡处理
3．2．2数据指标的赋值
第四章基于个人信贷数据的实证研究
4．1 性能评估指标简介
4．1．1基于混淆矩阵的评价指标
4．1．2 ROC与AUC
4．2模型实证分析
4．2．1 Logistic模型结果分析
4．2．2 朴素贝叶斯模型结果分析
4．2．3 随机森林模型结果分析
4．2．4模型结果对比
第五章个人信贷风控模型的建立
5．1 特征选择模型优化
5．1．1 Boruta算法简介
5．1．2 Boruta算法选择特征
5．1．3特征选择优化前后结果对比
5．2 违约概率转换为信用评级
6．1总结
6．2展望
参考文献
致谢
山东大学;
