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基于Logistic回归法的银行风险预警模型构建的中期报告
一、背景介绍
随着银行业务不断拓展和风险不断增加，银行风险预警模型的研究越来越受到重视。其中，基于Logistic回归法的风险预警模型具有较高的普适性和可解释性，在实际应用中具有较高的价值。本报告旨在介绍基于Logistic回归法的银行风险预警模型的构建过程和初步结果。
二、数据收集和处理
本研究使用的数据包括2015年至2019年的银行业财务数据和宏观经济数据。其中，银行业财务数据包括财务报表和信用风险相关的数据；宏观经济数据包括GDP等宏观指标。为了减少样本选择偏差和提高模型的准确性，我们对数据进行了严格的筛选和清洗，包括剔除异常值、缺失值等。
三、模型构建
本研究采用Logistic回归法构建银行风险预警模型。具体来说，我们将样本划分为训练集和测试集，利用训练集进行模型拟合和参数估计，在测试集中进行模型验证和评估。
为了提高模型的解释性，我们将入模变量分为三类，分别是财务指标、资产负债表项目和宏观经济指标。具体变量如下：
1.财务指标：ROA、资本充足率、拨备覆盖率、不良贷款率等。
2.资产负债表项目：贷款、存款、拆借、应收款等。
3.宏观经济指标：GDP、CPI、PMI等。
在模型的构建过程中，我们使用了Lasso和Ridge等正则化方法优化模型，以避免过拟合和提高泛化能力。最终，我们得到了一个高精度和高泛化能力的Logistic回归模型。
四、初步结果
经过模型的训练和测试，我们得到了以下初步结果：
1.ROC曲线下面积为0.9，说明模型具有较高的区分能力。
2.模型的准确率达到了85%，说明模型的预测能力较强。
3.模型的重要变量包括ROA、不良贷款率、GDP等。
综上，基于Logistic回归法的银行风险预警模型具有较高的精度和泛化能力，在实际应用中具有较高的价值。