基于XGBOOST的个人微贷逾期预测研究  

作　　者：倪子鉴 

机构地区：[1]融通汇信集团有限公司

出　　处：《经济技术协作信息》2020年第28期58-59,共2页

摘　　要：近年来,随着互联网金融的不断发展,个人小微贷款不断出现,对个人信贷的风险预测也越来越重要,风险控制已经成为当下热点。而随着互联网信息产业的不断完善,海量数据被沉淀了下来。运用大数据,自动化的分析与预测个人信贷风险不仅可以有效的提高预测的准确性,还能很好的节约审核成本。本文通过对5万多用户的小微贷款信息数据进行分析,提取其中有价值的信息,基于Xgboost建立信贷逾期预测模型,为实现自动化小微贷款审核提供理论支持。

关 键 词：互联网金融 个人信贷 信息产业 小微贷款 信贷风险 风险预测 大数据 微贷 

分 类 号：F83[经济管理—金融学]