摘要
随着互联网金融的快速发展，网络贷款作为一种新兴的借贷方式，近年来规模迅速扩张，但也面临着信用风险、欺诈风险等诸多挑战。
准确评估网络贷款风险对于保障借贷双方权益、维护金融市场稳定至关重要。
统计模型凭借其强大的数据分析能力，为网络贷款风险评价提供了有效的工具。
本文回顾了网络贷款风险评价领域的相关研究，首先介绍了网络贷款风险的概念、类型及影响因素，然后重点综述了逻辑回归、决策树、支持向量机等统计模型在网络贷款风险评价中的应用，并对不同模型的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来研究方向。
关键词：网络贷款；风险评价；统计模型；逻辑回归；决策树；支持向量机
#1.1网络贷款网络贷款，是指依托互联网平台，在借款人和出借人之间实现直接借贷的金融活动。
与传统金融机构相比，网络贷款具有门槛低、效率高、覆盖面广等优势，但也面临着信息不对称、风险管理难度大等挑战。
#1.2网络贷款风险网络贷款风险是指借款人在网络贷款活动中，由于各种因素导致无法按时足额偿还借款本息，从而给平台、出借人或其他相关方造成经济损失的可能性。
#1.3网络贷款风险评价网络贷款风险评价是指通过对借款人、平台、市场等多方面因素进行分析，运用科学的方法和模型，对网络贷款风险进行量化评估，以预测借款人违约概率，为平台和出借人提供决策参考。
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