基于证据权重及信息价值筛选的信用卡透支风险检测模型的建构

摘要

研究通过kaggle数据挖掘竞赛提供的持卡人特征、信用历史等信息,采用证据权重、分段等方法测算了各变量对是否违约的影响,并使用信息价值筛选出了贷款利用情况、信贷经历、年龄等关键因素,构建的信用卡评分模型(AUC)值为0.85,其检测方法真实性较高,正确率较高.据此银行可从持卡人的信贷经历、贷款利用情况考查持卡人透支信用卡的风险.