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基于机器学习的信贷风险量化研究
越来越重要。通过对机器学习相关知识的研究和学习，在对金融机构的信用数据进行相应的预处理以及数据集的分裂之后，本文构建了基于逻辑回归，SVM，随机森林等的多种风险定量决策模型。在研究并设置了功能指示器，模型参数和其他细节的选择后，根据培训集数据构建了风险量化决策模型，以判断信用客户的默认行为。然后，将测试集数据替换为模型，并将预测值与客户的实际还款情况进行比较，以验证模型的有效性。本文的研究和实验结果表明，通过构建风险定量决策模型来预测信贷客户的偿还，优化的随机森林模型和SGD分类器模型具有良好的词典效果，高可行性和准确性。当客户申请贷款业务时，他们只需要将相应的功能信息输入到预测模型中即可立即预先描述客户的默认情况。这在促进信贷风险的控制中起着重要作用，并且对中国金融信贷市场的稳定发展具有积极意义。
银行、信贷和经济波动
信贷市场压力会对宏观经济产生影响：• 对 20 世纪 30 年代的大萧条有重要影响 • 有助于解释为什么 2007-2009 年全球金融危机之后的经济衰退如此严重 • 有助于解释即使是“普通”经济衰退也会持续存在 • 有助于解释货币政策的效力 • 证明在系统性金融危机发生时采取强有力的应对措施以及实施有效的金融监管以确保危机不再频繁发生是合理的
