摘 要

信用是金融的核心部分，征信评估工作则为现代金融体系提供了稳定的基石。而运营商作为网络服务提供商，积累了大量的用户信息及行为特征数据，如终端数据库、套餐消费数据、通信数据等等。实名政策保证了运营商用户数据能与用户真实身份匹配，并真实客观的反映用户行为。广泛覆盖的网络基础设施提供了积累大量实时数据的条件，这些用户数据实时反馈着用户的各个维度的信息及特征。但是这些数据量是巨大的，而对用户进行征信评估只选择其中部分维度及数据，同时，在我国，传统评估方法主要通过引用央行个人征信报告，但对于很多用户没有建立个人信用记录的用户，金融机构想要了解他们的信用记录成本又比较高，因此，探索和研究基于运营商数据的个人征信评估模型具有重大的现实意义。

本文首先阐述了多元线性回归模型的基本原理、所采用的相关技术，结合运营商的实际需求，人工标记相关信用评分，建立多元线性回归模型，利用MATLAB得到回归模型的系数、系数置信区间以及统计量，最后得到个人征信评估模型。

关键词：运营商；征信评估 ；多元线性回归模型

Abstract

Credit is the core part of the finance, and the credit evaluation work provides a stable foundation for the modern financial system. And the operator as a network service provider, has accumulated a large number of user information and behavioral characteristics of the data, such as the end of the database, package consumption data, communication data, etc.. Real name policy to ensure that the operator user data can be matched with the user's true identity, and truly reflect the user's behavior objectively. Extensive coverage of the network infrastructure provides the conditions for the accumulation of a large number of real-time data, these user data real-time feedback to the user's various dimensions of information and features. But the amount of data is huge, and the user of credit evaluation only choose which part dimensions and data. At the same time, in our country, traditional evaluation methods mainly through citing the central bank personal credit report, but for many users did not establish a personal credit record of the user, financial institutions want to know the cost of their credit records and relatively high. Therefore, exploration and research of personal credit evaluation model based on data carriers has great practical significance.

At first, this paper expounds the basic principle of multiple linear regression model and the related technology, combined with the actual needs of the operators, artificial markers related to credit scoring, establish multiple linear regression model, are obtained by utilizing matlab regression model coefficient, coefficient of confidence interval and statistics. Finally, we get personal credit evaluation model.

Key words: Operators; Credit evaluation; Multiple linear regression model

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及国内外研究现状 1

1.2 研究目的及意义 3

1.3 研究内容及目标 4

1.4 论文组织结构 4

第2章 线性回归模型及运营商数据 5

2.1 线性回归 5

2.2 多元线性回归模型 5

2.3 运营商数据 6

第3章 基于运营商数据的个人征信评估模型 6

3.1数据描述 6

3.1.1用户身份 7

3.1.2入网时长 7

3.1.3产品类型 7

3.1.4 VIP等级 8

3.1.5逾期欠款月份数 8

3.1.6逾期欠款总额 8

3.2数据预处理 8

3.3个人征信评估模型 10

第4章 实验结果分析 11

4.1数据集 11

4.2评价指标 11

4.3实验结果分析 11

4.3.1开发工具 11

4.3.2 开发技术 12

4.3.2 实验结果分析 12

4.4实例分析 15

第5章 总结与展望 16

参考文献 17

致谢 18

第1章 绪论

1.1 研究背景及国内外研究现状

征信的词典解释是：考核证实;取信，凭信。而征信一词也自古有之。简单来说就是对一个人或者组织根据相关依据来进行信用评估。古人云：“人而无信，不知其可也”，信用一向以来都是社会的核心价值观，同时也是人类的基本行为准则^[1]。信用是规范人与人之间经济交往行为的一种关系^[2]。目前，信用关系已经涵盖了社会的各个方面，大部分经济活动都依靠信用作为基石。

现代市场经济离不开各种正规的信用体系，因为其核心是信用经济^[3]。但是我国的信用体系的建设相对来说不是很完善，给社会上的投资、交易等各种经济活动带来了不便，影响了市场经济的健康发展^[4]。同时，个人征信体系是整个社会信用体系的基础，是社会信用体系的重要参考，因此建立完善的个人征信体系则显得尤为重要^[5]。