银行贷款客户违约分析

白燕燕，楚菲菲（兰州财经大学统计学院，甘肃　兰州　730000）



银行贷款客户违约分析

白燕燕，楚菲菲
（兰州财经大学统计学院，甘肃兰州730000）

［摘要］随着互联网金融的迅速发展，商业银行更加重视贷款风险管理，判别出违约客户对风险管理异常重要。所以，基于C5.0算法的决策树模型应用而生，根据银行客户数据建立决策树模型，提出分类规则，对新出现申请贷款的客户是否会违约进行分类预测。通过交叉验证得到可靠稳定的决策树模型，并在决策树模型的基础上，加入成本矩阵，提高对违约客户判别的准确率，达到局部最优，从而提高商业银行对客户的风险管理和贷款控制。这既能满足个人融资的需求，又能降低商业银行的贷款风险。

［关键词］客户违约率；决策树；C5.0算法；成本矩阵；交叉验证

金融作为现代经济的核心，其发展程度对经济有着直接的影响。而银行贷款作为金融业的主要组成部分，对其风险的管理情况关系着贷款的资产质量，关系着金融业的发展。［1］因此，国家和企业必须重视对银行贷款风险的管理，及时发现银行贷款存在的风险，并采取多种有效的措施降低风险，不断提高银行贷款的资产质量，促进金融与经济的发展。

在互联网金融迅速发展的今天，贷款机构愈加重视对个人违约率的预测，从而降低客户违约带来的风险，以下是对算法和相关概念的介绍。

一、C5.0算法

决策树的实现算法有很多种，众所周知的是C5.0算法。这种算法是C4.5算法的改进，它们都基于ID3算法之上。……