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基于随机生存森林的房屋贷款逾期研究

2020-02-25分类号:F832.479;F299.23

【作者】王呈斌  方匡南  郑陈璐  
【部门】台州学院浙江(台州)小微金融研究院  厦门大学经济学院统计系  厦门大学管理学院  
【摘要】建立房屋贷款逾期分析模型,是银行控制贷款信用风险的重要举措。本文将生物医学中的生存分析理论引入到贷款逾期分析中,基于随机生存森林(Random survivor forest, RSF)方法构建了房屋贷款逾期评估模型,基于房屋贷款逾期的影响因素预测客户发生贷款逾期的时间,可以为银行的贷中管理提供决策依据。通过对某商业银行房屋贷款数据进行实证分析发现:贷款状况类变量重要性强于借款人基本信息类变量,已偿还比例、适用利率、每期还款金额、核准额度、贷款收入比、核准期限等变量对逾期的影响最大。
【关键词】房屋贷款  贷款逾期  随机生存森林  信用风险
【基金】浙江省科技厅软科学重点项目“基于大数据构建小微金融服务监测评价体系及其对策研究”(2018C25007)资助
【所属期刊栏目】上海金融
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