基于非平衡样本的商业银行客户信用风险评估r——以A银行为例

摘要

有效识别和防范信用风险是商业银行稳健经营的生命线.从微观层面出发,以A商业银行海量客户信贷数据为例,首先使用SMOTE算法处理非平衡数据,接着使用随机森林的方法对20个相关变量进行重要性评分与筛选,并对重要性变量展开描述分析,最后建立Logistic模型,得到影响客户信贷风险最主要的五个因素,其中合同期限、银行服务年数与银行信贷风险显著负相关,而贷前6个月月均贷方发生额、贷记卡最近6个月平均使用额度、贷款最近6个月平均应还款与银行信贷风险存在显著的正相关,结论为银行授信、风险预警和防范违约风险提供理论参考和实践指导.