【摘 要】
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本文采用阿里云网站天池实验室中的公开部分个人信贷面板数据资料,利用STATA软件实现二分类Logistics Regression建模,对个人信贷信用风险进行了研究。研究结果显示:该模型的
【机 构】
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昆明理工大学机电工程学院,云南大学工商管理与旅游管理学院
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本文采用阿里云网站天池实验室中的公开部分个人信贷面板数据资料,利用STATA软件实现二分类Logistics Regression建模,对个人信贷信用风险进行了研究。研究结果显示:该模型的拟合能力较好,对违约的识别正确率较高,达到80.26%。在0.95的置信区间内,工龄、信用卡负债和负债率对信用违约风险有显著的影响,而其他的因素的影响不是很明显。借款公司可借助该模型评估贷款客户的违约风险,改善贷款的质量。
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