基于決策樹算法的信貸風險評估模型

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基于決策樹算法的信貸風險評估模型

作者：陸一

來源：《科技資訊》2018年第36期

摘 要：農村商業銀行控制運營成本、提升經濟效益的重要手段是信貸風險管理，但是銀

行每天都需要處理大量的信貸業務。本文針對農村商業銀行信貸業務中風險較高等問題，設計

了一種基于決策樹算法的信貸風險評估模型。該模型具有較高的準確率，為銀行信貸風險評估

提供重要決策依據。

關鍵詞：決策樹 銀行信貸 風險評估

中圖分類號：F304.4 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）12（c）-0018-02

隨著近年來國家對中小金融企業發展的支持，農村商業銀行的信貸業務的種類也日益豐

富，信貸業務更加復雜，信貸風險管理系統有了更高的要求，因此只有通過先進的管理工具和

途徑、統一的信息化管理技術，這樣才能對信貸業務實行科學、規范化的管理，進一步實現對

信貸資產的有效的風險控制和有效監管。

就浙江省來看，日前浙江省農村信用社下的各農村商業銀行（或正處于改革下的農村合作

銀行和農村信用社）都是改革的攻堅階段，隨著經營規模的不斷擴大及其信貸業務種類的增

加，信貸風險管理的難度也必然會加大，這更要依賴先進的管理工具、統一的信息化技術，這

樣才能科學規范化地管理信貸業務的過程。為了最大化地實現信息的共享，加強農村商業銀行

系統內的信息規范化和數據的管理，構建更為安全、有效、規范的信貸風險管理系統成為必然

趨勢，這樣才能滿足新形勢下應對農村商業銀行經營的風險并且不斷擴大業務規模，才能可持

續地發展農村商業銀行。

1 決策樹算法介紹

C4.5算法是決策樹生成的一種十分經典的算法，這個算法是對ID3算法的優化。針對ID3

算法C4.5做的主要改進有以下幾點：（1）通過信息增益來決定屬性分裂的值。（2）能夠處

理處理連續性還有離散型數據。（3）把決策樹構造完成后能夠進行剪枝，簡化決策樹。（4）

能夠處理有缺失的樣本數據。

在C4.5算法中，只通過屬性的信息增長率選擇分裂屬性的。如公示（1）所示，判斷屬性

的分裂值即split information：

2 信貸風險評估模型

2.1 決策屬性選擇