决策树模型预测马来西亚个人破产：风险分析与应用

本文是一篇深入探讨了使用决策树模型预测个人破产的研究论文，由 Sharifah Heryati Syed Nor, Shafinar Ismail 和 Bee Wah Yap 合作完成，发表于马来亚科技大学的经济与金融研究部门、马六甲科技大学的金融系以及先进分析工程中心。马来西亚的个人破产问题日益严重，2014年累计案例达到131,282件，这对经济和社会构成了负面影响。作者选择这一主题，目的是通过数据挖掘技术，特别是决策树模型，来识别可能导致个人破产的关键因素，并开发出一个评分系统，以帮助金融机构更好地评估潜在借款人的信用风险。 研究方法论中，作者将破产定义为未能解决贷款的债务人，样本数据包含24,546个案件，其中17%的案例已经解决，83%处于终止状态。这些数据包含了两个关键变量：破产状态（是/否）以及12个预测变量，如贷款历史、财务状况、收入水平等。作者使用了SAS Enterprise Miner 14.1软件进行建模，该工具在决策树算法的构建和优化中发挥了重要作用。 论文的核心成果包括：首先，研究人员成功地描绘出了破产者的特征，揭示了影响个人破产的关键指标；其次，建立了一个可靠的个人破产预测模型，这可以帮助金融机构通过分析借款人的历史数据，提前预判他们是否有陷入破产的风险；最后，决策树模型的价值不仅在于专利应用，还在于它能帮助金融机构制定更有效的风险管理策略，避免逾期贷款，从而维护金融系统的稳定。 通过这项研究，社会可以提高对个人破产风险的认知，个人也能从中学习如何改善财务状况，预防破产。此外，该模型的原创性和价值在于它提供了一种创新的方法，帮助金融机构更加科学地进行信贷审批和风险控制，提升了整个金融系统的效率和稳定性。