摘 要：隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及資本市場(chǎng)的壟斷，無論是企業(yè)的發(fā)展還是人們超前消費(fèi)觀念的提前到來，貸款已成為企業(yè)和個(gè)人解決經(jīng)濟(jì)問題的一種重要手段。對(duì)于銀行業(yè)或者小貸機(jī)構(gòu)而言，信用卡以及信貸服務(wù)是高風(fēng)險(xiǎn)和高收益的業(yè)務(wù)，如何通過用戶的海量數(shù)據(jù)挖掘出用戶潛在的信息即信用評(píng)分，并參與審批業(yè)務(wù)的決策從而提高了風(fēng)險(xiǎn)防控措施，該過程不僅提高了業(yè)務(wù)的審批效率而且給予了關(guān)鍵的決策，同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)防控如果沒有監(jiān)測(cè)到位，對(duì)于銀行業(yè)來說會(huì)造成不可估量的損失，因此這部分的工作是至關(guān)重要的。通過某銀行脫敏的信用卡客戶數(shù)據(jù)，通過建立現(xiàn)階段比較熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)Logistic模型來研究客戶信用的關(guān)鍵指標(biāo)對(duì)模型的作用，從而對(duì)信用卡用戶的違約情況進(jìn)行提前預(yù)測(cè)分析。個(gè)人貸款違約預(yù)測(cè)模型的建立以及后期的關(guān)鍵指標(biāo)的探索，在銀行業(yè)或者小貸機(jī)構(gòu)的貸前審批以及貸中的管理決策中都有很好的指導(dǎo)作用，并且具有很強(qiáng)的實(shí)踐性和意義。

　　關(guān)鍵詞：python;Logistic模型;違約

　　1 引言

　　本文建立個(gè)人貸款違約預(yù)測(cè)模型的目的是利用銀行脫敏的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，來提前預(yù)測(cè)客戶在貸款期間的違約概率，從而幫助銀行的業(yè)務(wù)人員明確客戶的更多有意義的指標(biāo)變量，及早發(fā)現(xiàn)貸款的潛在損失。本章主要對(duì)項(xiàng)目的背景與選題來源，國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r，以及研究意義和目的，相關(guān)研究成果進(jìn)行大致說明，并討論了創(chuàng)新點(diǎn)。

　　1.1 項(xiàng)目背景與選題來源

　　目前，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)代，貸款的風(fēng)險(xiǎn)審批是商業(yè)銀行面臨的首要問題。貸款中風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生，不僅在貸款審查階段出現(xiàn)，而且貫穿整個(gè)貸款流程中：在實(shí)際貸款審批流程中，大多數(shù)的審貸過程并非十分嚴(yán)謹(jǐn)和周全，因此不良貸款的概率會(huì)日漸飆升，在這樣的背景下，建立一個(gè)科學(xué)有效、有解釋力度的模型對(duì)貸款客戶的信用進(jìn)行評(píng)估與判定，從而將違約的風(fēng)險(xiǎn)降到最低并將利潤(rùn)最大化是刻不容緩的事情。對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與防控是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理研究的重要內(nèi)容，是金融機(jī)構(gòu)不可回避的核心問題，也是各國(guó)政府與金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理的焦點(diǎn)。因此，為了更好解決風(fēng)險(xiǎn)管理中的問題，本文涉及的數(shù)據(jù)包含銀行客戶的交易數(shù)據(jù)，而且涉及大部分貸款信息與眾多信用卡的數(shù)據(jù)，通過分析這些數(shù)據(jù)可以獲取與銀行服務(wù)相關(guān)的業(yè)務(wù)知識(shí)，例如，提供增值服務(wù)的銀行客戶經(jīng)理，希望明確客戶有更多的業(yè)務(wù)需求，而風(fēng)險(xiǎn)管理的業(yè)務(wù)人員可以及早發(fā)現(xiàn)貸款的潛在損失。

　　1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

　　21世紀(jì)大數(shù)據(jù)信息和互聯(lián)網(wǎng)金融得到了前所未有的巨大發(fā)展，個(gè)人消費(fèi)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)空間也得到了拓展，與此同時(shí)，人們提前消費(fèi)經(jīng)濟(jì)觀念的轉(zhuǎn)變導(dǎo)致全球個(gè)人信貸規(guī)模急劇擴(kuò)大，我國(guó)的一些大城市居民債務(wù)比率已經(jīng)達(dá)到甚至超過美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家的平均水平，為有效應(yīng)對(duì)這一趨勢(shì)的發(fā)展，我國(guó)已經(jīng)采取措施對(duì)商業(yè)銀行加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理，并改進(jìn)管理技術(shù)。截至2006年底我國(guó)已經(jīng)全面實(shí)現(xiàn)了金融業(yè)對(duì)外開放，面對(duì)全球的激烈競(jìng)爭(zhēng)，我國(guó)若想要保住全球的經(jīng)濟(jì)地位并使之發(fā)揚(yáng)壯大，需要自身依靠?jī)?nèi)部評(píng)級(jí)體系的建設(shè)和發(fā)展。然而近幾年，我國(guó)涌現(xiàn)出了很多研究數(shù)據(jù)科學(xué)的高端人才，對(duì)于模型的建立和探索已經(jīng)在國(guó)內(nèi)外取得了不小的成就，在未來的數(shù)據(jù)科學(xué)以及商業(yè)應(yīng)用中，預(yù)測(cè)模型也會(huì)應(yīng)用到我們生活中的方方面面，并且會(huì)得到空前的發(fā)展和巨大的進(jìn)步。

　　1.3 本論文的創(chuàng)新點(diǎn)

　　相較于傳統(tǒng)模型而言，本文采用了機(jī)器學(xué)習(xí)中的邏輯回歸模型(logistic regression)，該模型是基于現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r和項(xiàng)目背景以及相關(guān)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的探索研究，該模型屬于概率型非線性回歸模型，它是研究二分類觀察結(jié)果(被解釋變量)與一些影響因素(解釋變量)之間關(guān)系的一種多變量分析方法。如果用線性回歸分析，由于應(yīng)變量Y是一個(gè)二值變量(通常取值1或0)，不滿足應(yīng)用條件，尤其當(dāng)各因素都處于低水平或高水平時(shí)，預(yù)測(cè)值Y值可能超出0～1范圍，出現(xiàn)不合理都現(xiàn)象。用logistic回歸分析則可以較好的解決上述問題。

　　2 相關(guān)技術(shù)介紹

　　數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)發(fā)現(xiàn)和解釋數(shù)據(jù)中的模式，并用于解決問題的過程。

　　2.1 數(shù)據(jù)科學(xué)過程

　　數(shù)據(jù)科學(xué)中的過程，主要分為以下幾個(gè)步驟：相關(guān)數(shù)據(jù)和主題結(jié)合生成信息，信息通過規(guī)則的加工生成知識(shí)，知識(shí)通過業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的豐富生成相關(guān)管理人員的決策和行動(dòng)，這些步驟在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的流程如圖1所示。

　　2.2 模型的實(shí)際應(yīng)用過程

　　分析建模人員通過分析數(shù)據(jù)建立模型，在該過程中主要是找出隱藏在數(shù)據(jù)背后的模式，這些模式能把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，而這些已發(fā)現(xiàn)的知識(shí)就是我們所謂的模型，業(yè)務(wù)人員把模型用在實(shí)際數(shù)據(jù)上，從而預(yù)測(cè)未來的行為，在這個(gè)過程中主要是部署，即應(yīng)用已發(fā)現(xiàn)的知識(shí)達(dá)成實(shí)用的目的。

　　2.3 數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)施路線圖

　　在數(shù)據(jù)科學(xué)中，數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施路線圖貫穿整個(gè)數(shù)據(jù)建過程中，如圖2所示為數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)施路線圖。

　　3 個(gè)人貸款違約預(yù)測(cè)模型的創(chuàng)新點(diǎn)介紹

　　個(gè)人貸款違約預(yù)測(cè)模型的建立包括：業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗與處理、數(shù)據(jù)建模等過程，每個(gè)過程的創(chuàng)新點(diǎn)在后面會(huì)展開討論。

　　3.1 業(yè)務(wù)理解

　　業(yè)務(wù)理解是數(shù)據(jù)建模中關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，若業(yè)務(wù)理解不到位則直接關(guān)系到業(yè)務(wù)目標(biāo)的偏離，從而導(dǎo)致最后的模型預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確，不僅浪費(fèi)較長(zhǎng)的時(shí)間人力成本，而且會(huì)對(duì)公司的經(jīng)營(yíng)狀況造成巨大的損失，因此好的業(yè)務(wù)理解對(duì)數(shù)據(jù)建模起到關(guān)鍵性的作用。

　　本文涉及的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)是在銀行場(chǎng)景下進(jìn)行個(gè)人客戶業(yè)務(wù)分析和數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行的，筆者希望明確哪些客戶有更多的業(yè)務(wù)需求，而風(fēng)險(xiǎn)管理的業(yè)務(wù)人員可以及早發(fā)現(xiàn)貸款的潛在損失，那么根據(jù)客戶的貸款屬性、交易信息、狀態(tài)信息怎樣預(yù)測(cè)客戶的貸款違約行為呢?這是本文需要重點(diǎn)探索的問題。

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