随着国内社会经济的发展,信用卡业务日益成熟,整体市场规模不断扩展。农村商业银行在信用卡业务领域的影响力不断提升。在信用卡业务份额不断增加的大趋势下,农商银行在逾期风险控制方面也存在诸多问题,面对的挑战也日益严峻。在信用卡预期风险控制管理方面,农商银行目前主要采取专家规则评分法的方式,但是该方法存在一定局限性,尤其是难以及时识别风险,具有较强的滞后性,和农商客户本身的金融属性也存在偏差。所以,传统的专家规则评分法方式在信用卡逾期风险评估方面难以实现其发展要求。随着大数据技术的日益成熟,数据挖掘法的应用日益普及,在预估逾期风险方面更具优势,随机森林法、支持向量法等均是具有代表性的方法,虽然在部分场景下的预测精准度有所提升,但是难以达到预期目标。Catboost模型作为一种新的集成学习模型,目前正逐渐被广泛应用,有效改善了预测性能。在这种背景下,本文以农商银行为研究对象,在信用卡逾期风险预测方面引入了Catboost模型,为全方位改善农商银行信用卡风险预测能力提供必要依据。本文选择S农商银行为研究对象,深入研究了信用卡逾期风险预测的相关课题。第一,本文在基于相关理论,对信用卡逾期的影响因素进行了分析,并在分析各种影响因素诱因的基础上构建了相应的指标体系。第二,本文对案例银行在信用卡逾期风险预测方面存在的问题进行了分析,并引入了以粒子群优化为基础的Catboost模型,旨在改善信用卡逾期风险的预测能力。第三,本文通过相关渠道获取课题研究所需数据,并在此基础上完成相应的实证分析,然后和其他方法进行了对比研究,通过实证分析可以发现,信用卡风险预测能力指标在引入Cat Boost模型之后实现有效改善。第四,在完成实证分析的基础上,本文计算了相应权重,并在理论层面上对重要指标进行了分析。本文通过实证研究得出以下几方面结论:第一,在既有的评估方法中,专家规则评分法以专家经验为基础,可以选择的数据指标相对较少,同时该方法存在的一定局限性,在识别客户行为动态特征方面比较滞后。通过分析实际预测效果可以发现,农商银行信用卡逾期风险在应用该方法期间始终居高不下,在很大程度上表示这一方法难以满足信用卡逾期风险的预测要求。此外,学术界既有的数据挖掘模型缺乏稳定性,特别是以单个模型为基础的预测更是存在诸多问题,优化的难度较高;第二,理论上,为了解决单模型进行预测的瓶颈,本文基于集成学习框架Catboost模型设计信用卡个人逾期风险模型。为了进一步提高Catboost模型的性能,本文采用PSO算法对模型的参数进行优化;第三,根据实证分析的结果可知,在样本外预测方面,该行在引入Cat Boost模型之后预测能力有所改善,相较于其他指标,在预测性能方面更具优势。第四,从影响信用卡持卡人逾期风险的因素来看,减少信息不对称有利于预测持卡人的信用风险。征信情况指标通过人行系统采集信用卡持卡在不同金融机构的信用信息,从信息不对称的角度来讲,该指标能够降低银行在办理信用卡持卡人授信额度时的信息不对称情况;持卡人消费行为特征能够提高对其信用卡逾期风险的预测。从消费行为方面看,过去一段时间的刷卡金额以及笔数的预测价值也较高,一般情况下短期内消费异常可判断出持卡人存在消费非理性行为。而从“心理账户”方面可知,用户在非理性决策情况下会产生逾期行为;信用卡产品的基本属性也有助于对使用该信用卡人员的逾期风险的预测。在逾期风险预测时,利率、还款日因素的影响也很明显。从“成熟提前”理论可以看到,不同的信用卡的利率、还款日等会对持卡人的消费心理产生影响,可以据此进行信用卡逾期风险预测分析;整合多源数据有利于提升对信用卡风险的预测。通过本文的研究,旨在为改善农商银行信用卡逾期风险预测能力提供必要依据,最大程度地升农商银行信用卡业务市场的稳定性和规范性,为保障金融安全提供参考。