本文選題：汽車貸款 + 違約預(yù)測�。� 參考：《管理評(píng)論》2017年09期

【摘要】：本文運(yùn)用國內(nèi)某知名汽車金融公司2014年12月的47138條客戶數(shù)據(jù),首先運(yùn)用ROC曲線檢驗(yàn)逐步回歸功效,再分別建立二值選擇模型和計(jì)數(shù)模型對(duì)貸款客戶違約狀況進(jìn)行預(yù)測,并運(yùn)用遺傳算法對(duì)不平衡樣本進(jìn)行一對(duì)一匹配,最終得到預(yù)測結(jié)果。結(jié)果表明現(xiàn)存違約評(píng)估體系不夠有效,客戶基本信息、區(qū)位、貸款信息、車型、信用狀況、房產(chǎn)、貸款期間沖擊事件等均會(huì)對(duì)違約狀況產(chǎn)生相應(yīng)影響。另外,我們得出匹配后的平衡樣本預(yù)測準(zhǔn)確率仍然很高,Logistic模型最適用于客戶是否違約的預(yù)測,而負(fù)二項(xiàng)模型在違約時(shí)長的預(yù)測中效果更佳的結(jié)論。
[Abstract]:In this paper, using 47138 customer data of a well-known domestic auto finance company in December 2014, the ROC curve is used to test the stepwise regression function first, and then the two value selection model and counting model are established to predict the default status of the loan customers, and the genetic algorithm is used to match the unbalanced sample. Finally, the prediction knot is obtained. The results show that the existing default evaluation system is not effective. The customer basic information, location, loan information, model, credit status, property, and loan shock event will have a corresponding impact on the default situation. In addition, we conclude that the prediction accuracy of the balanced sample after matching is still high. The Logistic model is most applicable to the customer or not. About the prediction, the negative two models have better results in the prediction of default time.

【作者單位】： 華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)(2015AC007) 華中科技大學(xué)研究生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目(2015650011)
【分類號(hào)】：F832.479

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本文編號(hào)：1790146