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短期贷款违约风险影响因素研究——基于Logistic和RUSBoost随机森林模型的实证研究
短期贷款违约风险影响因素研究——基于Logistic和RUSBoost随机森林模型的实证研究
摘要：
短期贷款违约风险是银行和金融机构面临的一个重要问题，在风险评估和管理中起到关键作用。本研究旨在探讨影响短期贷款违约风险的因素，并构建Logistic回归模型和RUSBoost随机森林模型，用以预测短期贷款违约的可能性。通过对某个银行的短期贷款数据进行实证研究，得出了一些有益的结论，这些结论对于提升银行的风险管理能力具有重要意义。
1.引言
随着金融领域的不断发展，短期贷款逐渐成为银行业务的重要组成部分。然而，短期贷款违约风险也不可忽视。为了降低这种风险，银行需要了解和评估各种因素对违约风险的影响，以制定相应的风险管理策略。本研究旨在深入研究短期贷款违约风险的影响因素，以及如何利用Logistic回归模型和RUSBoost随机森林模型进行短期贷款违约预测。
2.相关研究综述
过去的研究已经探讨了很多影响短期贷款违约的因素，如个人信用评分、还款能力、收入水平、就业情况等。这些研究为我们提供了宝贵的参考和启示。在本研究中，我们将综合前人研究成果，构建适合短期贷款违约风险的预测模型。
3.研究方法及数据
本研究采用某银行的短期贷款数据作为研究样本，通过Logistic回归分析和RUSBoost随机森林模型进行实证研究。首先，我们选择合适的变量来构建模型，然后进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理。接下来，我们将样本数据分成训练集和测试集，分别用于模型的训练和验证。最后，采用准确率、精确度、召回率和F1值等指标评估模型的性能。
4.实证结果分析
通过Logistic回归模型和RUSBoost随机森林模型的实证研究，我们得出了一些重要的结论。首先，个人信用评分和就业情况是影响短期贷款违约风险的重要因素。其次，还款能力和借款金额也对违约风险有一定影响。最后，与生活方式和收入水平相关的变量对短期贷款违约风险的影响相对较小。
5.结论与建议
本研究系统地探讨了影响短期贷款违约风险的因素，并提出了相应的预测模型。根据实证结果，我们建议银行在风险管理中重视个人信用评分和就业情况，并加强对还款能力和借款金额的评估。此外，银行还应该持续关注生活方式和收入水平等因素，提高对短期贷款违约风险的识别能力和管理水平。
6.研究局限与展望
本研究还存在一些局限性，比如样本数据只来自某银行，可能不具有普适性。未来的研究可以考虑扩大样本数据和引入更多的影响因素，以提高模型的准确性和预测能力。
关键词：短期贷款违约、风险管理、Logistic回归、RUSBoost随机森林、影响因素、预测模型