魏冠男

(安徽财经大学 管理科学与工程，安徽 蚌埠 233030)

基于支持向量机和决策树CART的个人信用评估

魏冠男*

(安徽财经大学 管理科学与工程，安徽 蚌埠 233030)

为了更好地控制借款人的信用风险，利用支持向量机对个人信用进行预测与分析，在支持向量机对个人信用评估产生缺陷的基础上提出基于代价敏感学的CART决策树预测个人信用的方法。实证分析表明：该方法能够较好地对借款人信用状况进行预测，为互联网金融机构进行相关风险管理提供理论依据。

支持向量机；个人信用；互联网金融机构；CART决策树；风险管理

随着社会经济的发展，互联网金融对促进小微企业融资和扩大就业产生了积极影响。但由于目前国内征信体系不完善、违约成本低等原因极易出现借款人违约等信用风险。风险的出现无疑会给相关金融机构和投资人带来巨大的损失，最终不利于互联网金融的健康发展。因此，建立互联网金融标准时应将信用管理作为一个关键指标。美国互联网金融机构把FICO信用分[1]作为信用风险控制最重要的参考数据，而国内尚缺乏这样的信用评分体系，不能精确估计消费信贷的风险。同时，由于互联网金融与传统商业银行在客户定位上的根本性差异，两者的信用评价模式也就不同。传统商业银行客户信用评价模式依赖于提供足够的抵押物或有效担保，或提供合适的财务报表等“硬信息”；互联网金融小微客户缺乏充足的抵押物，难以提供有效担保，且财务报表往往不规范、不全或失真，因此，我国应在基于本国国情的基础上结合客户的特征进行风险管理。……