个人汽车贷款是消费金融的一大重点,尤其在疫情当下对于经济稳定与繁荣具有重要意义。但汽车消费不断增长、汽车贷款市场日渐壮大的同时,个人汽车贷款的风险控制难题也愈加凸显。对个人汽车贷款进行违约风险研究,有助于控制金融风险、促进汽车金融市场发展,并带动消费、助力经济增长。本文主要选取国内某知名汽车金融公司一批贷款到期日为2014年5月的3 4 6 2 4个样本的数据,利用个人基本特征、贷款基本特征、风险管理特征等指标,进行个人汽车贷款的违约风险影响因素分析与违约预测。结果发现:（1）个人基本特征对个人汽车贷款违约风险有显著影响。已婚、女性、年长的借款人违约概率更低,银行流水能反映月收入的借款人违约概率更高;（2）贷款基本特征对个人汽车贷款违约风险有显著影响。车贷借款人面临的当期还款压力越小时,其违约概率也越低。高利率能促使出资信状况较差的借款人退出市场;（3）风险管理特征与违约风险显著相关。客户评分越高、其违约风险越低。抵押会降低汽车贷款违约风险,而进件特殊案件代表的风险管理不确定性会提高违约风险;（4）个人汽车贷款违约风险的影响因素存在地区及性别异质性;（5）基于个人基本特征、贷款基本特征、风险管理特征构建的随机森林模型能够更好地识别非线性因素,更准确地预测个人汽车贷款的违约行为。因此金融机构要利用先进的机器学习算法,加强汽车贷款的风控管理;政府应进一步健全信用评价体系,大力发展大数据应用,实施差异化的贷款政策,稳民生保障履约能力,以此降低个人汽车贷款的违约风险,促进汽车贷款市场的完善和发展,助力经济稳定与繁荣。